news 2026/5/1 8:59:55

清华大佬强推!全网第一本中文大语言模型教程来了,391页 全开源!

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张小明

前端开发工程师

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清华大佬强推!全网第一本中文大语言模型教程来了,391页 全开源!

第一本中文大语言模型教程来了,这是由中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫负责况且开源的大模型入门书籍,并且是开源可下载的。

本书主要面向希望系统学习大语言模型技术的读者,将重点突出核心概念与算法,并且配以示例与代码帮助读者理解特定算法的实现逻辑。

本书自2024年12月底启动编写,中文版本25年4月15日更新开源。《大语言模型》是一本全面介绍大语言模型技术的书籍,它不仅涵盖了基础原理和关键技术,还展望了技术的未来应用前景。

中文版书籍注重为大模型技术的入门读者提供讲解,力图展现一个整体的大模型技术框架和路线图。

本书共设置了五个主要部分,分别是背景与基础知识部分、预训练部分、微 调与对齐部分、大模型使用部分以及评测与应用部分。

  • 第一章 引言(大模型发展历程、重要技术概览)
  • 第二章 基础介绍(Scaling Law、GPT系列模型发展历程)
  • 第三章 大模型资源(开源模型、数据、代码库)
  • 第四章 数据准备(数据收集、清洗、配比、课程方法)
  • 第五章 模型架构(Transformer 结构、大模型主流架构、细节改进)
  • 第十二章 评测(评测指标与方法、基础与高级能力评测、评测体系)
  • 第十三章 应用(概览研究领域与专业领域的应用)

课程目录如下:

由于大语言模型技术的快速更迭,本书无法覆盖所有相关内容,旨在帮助大家更好地了解大语言模型技术的核心知识点。适用于具有深度学习基础的高年级本科生以及低年级研究生使用,可以作为一本入门级的参考资料。

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1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
  • 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

  • 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
  • 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

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1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:

3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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