本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。
作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。
我原本以为这本书要么会过度简化、要么会高度抽象，甚至可能出现那种你先接受这个公式就好的玄乎讲法，但它其实很踏实，从最基础的模块开始讲起，一步步带你把模型搭出来。
01 信息量够，不会压得人喘不过气
整本书的信息量算大，但内容组织得挺清楚。作者没有一上来就把一堆术语、架构往你脸上砸，而是更像帮你搭好积木的底层，然后带着你一步步往上搭。
阅读过程中我偶尔也会卡住，但不会有那种完全不知道自己在看什么的崩溃感。
02 解释详细但是不花哨
Raschka 对 Transformer 的细节讲得挺透，比如注意力机制、梯度问题之类的，他会解释，也会给例子，但不会为了炫技而堆很多数学推导。对我这样只是想搞懂其中逻辑的人来说，这种平衡刚好。
不过如果你本身就想完全跳过数学，可能还是会觉得有点重。相反，如果你想要非常深入的理论推导，这本书不是论文风那种深度，完全能够理解。
03 能跑，是这本书最大的亮点之一
这本书对我来说最实用的地方就是代码都能跑，而且结构非常清晰。如果你是那种喜欢边看边敲的读者，这本书的代码体验会让人放松不少------至少我没有遇到那种跑不通然后花两小时找问题的崩溃情况。
当然，因为是从零开始写一个小型 GPT，代码量其实不算少，这部分需要你愿意花点时间去跟着操作才行。
04 覆盖整个流程，不只是教你搭个模型
书里从数据准备到预训练、再到微调任务（比如文本分类、指令跟随）都有涉及。它不会让你变成 LLM 大神，但能给你一个比较完整的开发流程印象，让你至少知道一个模型从头到尾都经历了什么。这对你之后训练自己的大模型很有帮助。我挺喜欢这一点，因为它并不只关注模型本体，而是关注整个实际使用的链条。
05 你不会突然开窍，但会变得踏实
读完之后，我不会说自己彻底懂了所有 LLM 原理，但有种我现在知道这些东西是怎么连在一起的感觉。对我来说，这比过度承诺的从小白到专家更真实。
如果你想从零手写一个可运行的小型 GPT，或者想把零散知识整合起来，这本书确实挺适合。
但如果你只是想看点概念、快速了解趋势，那它可能会比你预期更动手型。
06 全网疯传的《从零构建大模型》
豆瓣评分 9.4，全网疯传的大模型教程，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。
在本书中，你将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。
作者让你用最小的算力跑通最大的逻辑，而你只要拥有一台笔记本，具备一定的 Python 基础，那你都可以来试试！本书中文版思维导图：
《从零构建大模型习题解答》
塞巴斯蒂安·拉施卡 | 著
《从零构建大模型习题解答》旨在通过多种练习和自我评估方式，帮助读者巩固和深化对大语言模型构建过程的理解。
书中内容围绕《从零构建大模型》一书的结构展开，覆盖代码和主要概念问题、批判性思维练习、单项选择题以及答案解析等内容。
建议读者在阅读《从零构建大模型》之后以及复习阶段搭配使用这本书，通过重复学习的方式巩固知识，并将其与已有的知识体系相融合。
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。