程序员狂转！假期刚读完这本神书！（文末送书）

在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）已经成为推动技术进步的核心力量。国内很多公司也纷纷入局，推出了各类大模型，比如 DeepSeek 大模型。

如今，像 DeepSeek 、ChatGPT 这样的 LLM 已经展现出令人惊叹的能力：从流畅自然的对话，到复杂的代码（视频）生成，这些模型正在重塑人机交互的方式，重塑数字化生产力。然而，大多数开发者只是在用 API 调用这些模型，对于它们的内部工作机制却知之甚少。 这时，Sebastian Raschka 所著的**《从零构建大模型》恰好填补了这一空白。不同于市面上多数只教“怎么用”的书，这本书不满足于教读者使用现成的大模型，而是深入本质，带领读者从零开始**构建自己的语言模型，真正手把手教你“搓”一个大模型（当然，我们“手搓”的不是 DeepSeek 这种超大模型）。

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五一假期我刚读完！今天，就和大家聊聊这本大神之作——《从零构建大模型》。目前这本书已经在各大平台上架！

目录结构

先带大家看一下本书的整体内容：

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全书共分为 7 个章节，内容结构循序渐进。作者通过这 7 个精心设计的章节，从理论到实践，系统性地引导读者逐步构建自己的大语言模型。整个知识体系脉络清晰，既有技术深度，又有实战指导。

理论与实践

按照作者的思路，学习这本书可以分为三个大的阶段：

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如果从各个章节的内容上来了解本书，根据本人的学习，我总结为以下内容：

第 1 章：理解大语言模型——基础

本章奠定了全书的理论基础。不同于一些技术书一上来就写“怎么实现”，作者首先从宏观角度梳理了语言模型的发展历程：从早期的统计语言模型到 Transformer 带来的革命性突破。这种历史脉络的介绍，能帮助读者理解每一代技术解决的核心问题及其局限性，建立对技术演进的整体认识。 比如对预训练技术，作者用一张图就详细讲清了原理：

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第 2 章：处理文本数据 —— 模型的“原材料”

高质量的数据处理是训练大模型的前提条件。本章重点讲解了 Byte Pair Encoding（BPE） 算法——这也是 GPT 系列模型采用的主流 token 化方法。作者通过逐步拆解 BPE 的工作流程，用深入浅出的方式帮助读者理解这个看似简单、实则极其强大的算法。

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BPE 分词器会将未知单词分解为子词和单个字符。如此一来，BPE 分词器便可以解析任何单词，而无须使用特殊词元（如<|unk|>）来替换未知单词

第 3 章：编码注意力机制 —— 核心 Transformer

自注意力机制是当今大模型的核心技术。作者采用独特的“三步教学法”：先讲解基本的注意力概念，再引入缩放点积注意力，最后扩展到多头注意力。这样的分层讲解，让复杂的概念也能慢慢消化、逐步掌握。

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第 4 章：从头实现 GPT 模型进行文本生成 —— 理论与实践的结合

这一章是全书的“核心实践章节”。作者把前几章学到的“零件”拼装成一个完整的 GPT 模型。通过设计一个小参数量的“微型 GPT”，作者带领读者完整体验 GPT 模型的实现过程，从前馈网络到最终实现文本生成。学习完这一章后，我对如何搭建一个能生成连贯文本的模型已经有了较清晰的理解。

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我们编写GPT架构的步骤是：首先从GPT主干入手，创建一个占位符架构；然后实现各 个核心组件；最后将它们组装成 Transformer 块，形成完整的 GPT 架构

第 5 章：在无标签数据上进行预训练 —— 释放大模型潜力

自监督学习是当前大模型发展的重要方向。它能让模型从海量文本中自动“提取知识”，在处理互联网海量数据时极具优势。本章详细介绍了如何利用无标签数据进行自监督预训练，帮助模型积累“通用能力”。

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在 PyTorch 中训练深度神经网络的典型训练循环包括多个步骤，涉及对训练集中的批次 进行多轮迭代。

第 6 章：针对分类的微调——落地应用

微调是把预训练模型“适配”到具体应用场景的重要步骤。不同于直接使用预训练模型，微调能显著提升模型在特定任务（如情感分析、主题分类）上的效果。

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第 7 章：通过微调遵循人类指令——贴合人类意图

最后一章讨论了如何让大模型的行为更符合人类意图。本章介绍了 Instruction Fine-tuning（指令微调）的基本概念，即用“指令-正确响应”对的数据进一步调整模型。作者还通过实验分析了“单轮指令”和“多轮对话微调”的不同效果，为未来实际应用奠定基础。

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对大语言模型进行指令微调的三个阶段过程

综上来看，这本书的“含金量”是不是已经让你感受到它的强大？

本书特点

章节赏析我这里就不赘述了，接下来我从个人角度聊聊这本书的几个特点，方便大家作为参考：

1️⃣ 内容详实、结构科学

一本值得反复学习和翻阅的技术书，关键就在于内容的“耐看”。本书贯穿“解释-实现-实验”循环，每个概念先有理论解释，再有代码实现，再有实验效果。这样的螺旋式结构大大提升了学习效率，让人忍不住一遍遍翻看、动手实践。

2️⃣ 代码质量高、风格优秀

书中的代码非常注重可读性和可扩展性，避免了那种“聪明但晦涩”的代码风格。比如第 2 章的文本分词器，代码不仅清晰易懂，而且代码风格值得学习：

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3️⃣ 作者背景强、经验丰富

作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学副教授，专注于机器学习与深度学习研究，拥有密歇根州立大学博士学位，在计算生物学领域有多项成果。他还被 Analytics Vidhya 评为 GitHub 上最具影响力的数据科学家之一。你可能知道，他还是《大模型技术30讲》、《Python 机器学习》《Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn》的作者。

总的来说，这本书最大的特点是它的“循序渐进”和“手把手教学”。从基础概念到完整实现，从数据处理到模型微调，每个阶段都有详细讲解、示意图、代码示例。特别值得一提的是：书中构建的模型可以在普通消费级设备上运行，极大降低了学习门槛，让更多开发者有机会完整体验一次“大模型”开发的全流程。