《大模型技术30讲》——从原理到实战的终极指南

🚀 大模型时代,开发者如何保持竞争力?

2025年,AI技术迎来爆发式增长------DeepSeek等开源模型异军突起,MCP协议重构Agent开发范式,技术迭代速度远超想象。在这样的浪潮中,仅掌握应用层技术已远远不够,深入理解大模型底层原理,才是开发者构建长期竞争力的关键。

📖 为什么推荐这本书?

《大模型技术30讲》(Machine Learning and AI Beyond the Basics )由AI领域权威Sebastian Raschka 撰写,他是:

✅ GitHub明星项目LLMs-from-scratch (44.4k stars)创始人

✅ 《从零构建大模型》作者,豆瓣评分9.5+

✅ 专注降低AI学习门槛的技术布道者

本书以30个核心问题穿透技术迷雾,帮你建立从理论到实践的完整知识体系。

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🔍 本书三大核心价值

1️⃣ 【独特问答式学习】

  • 每章围绕一个关键问题展开(如"如何解决大模型幻觉问题?")
  • 结合图表+代码示例,直击技术本质

2️⃣ 【覆盖AI全技术栈】

  • 五大模块:深度学习基础→CV/NLP→部署优化→性能评测
  • 特别包含2025年新趋势:MoE架构、Agent通信协议解析

3️⃣ 【实战导向设计】

  • 每章配套练习题+参考答案
  • 重点章节提供GitHub可运行代码

Sebastian Raschka 大佬的个人主页:

《大模型技术30讲》封面:

此外,该书还探讨:

  • 管理神经网络训练中产生的各种随机性来源(the various sources of randomness)。
  • 区分大型语言模型中的编码器和解码器架构。
  • 通过数据和模型调整,以减少过拟合。
  • 为分类器构建置信区间,并在有限标注数据下优化模型。
  • 在不同的多 gpu 训练范例以及不同类型的生成式AI模型中,作出合理选择。
  • 理解自然语言处理的性能指标。
  • 理解视觉 transformers 中的归纳偏置。 本书适合机器学习初学者以及相关从业者和研究人员阅读。

📚 精华目录预览

第一部分 神经网络与深度学习

• 大模型参数高效训练方法论

• 注意力机制的工程实现优化

第二部分 计算机视觉

• 多模态融合实战技巧

• 视觉Transformer的部署陷阱

第三部分 自然语言处理

• RAG系统性能提升指南

• 小样本微调的核心策略

第四部分 生产与部署

• 大模型量化压缩实战

• 分布式推理加速方案

第五部分 预测性能与模型评测

• 评估指标设计原则

• 对抗样本检测方案


🎁 限时福利

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  1. 全书PDF+配套代码
  2. Sebastian Raschka独家学习路线图
  3. 2025年大模型面试题库

📌 适合读者

• 想突破"调参侠"困境的AI开发者

• 需要系统梳理知识体系的机器学习工程师

• 准备冲刺大厂AI岗位的求职者

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