在大模型时代，很多人都在问一个问题：到底有没有一份系统资料，能把大语言模型从底层逻辑到工程实战讲清楚？

最近看到一份 277 页的 PDF，内容结构非常完整。

简单来说，一共包含5章：

• 预训练 —— 模型如何学会语言
• 生成模型 —— 模型如何变强
• Prompt —— 我们如何更好地使用它
• 对齐 —— 模型如何变得安全可控
• 推理 —— 模型如何高效落地

它覆盖了：理论基础、训练机制、应用方法、安全对齐和工程优化。

对于想转型做大模型开发的人、做 AI 产品的产品经理、想理解大模型底层逻辑的工程师、以及正在做 AI 创业的人，这5章就是完整的大模型知识地图。

如果你想真正吃透大语言模型（LLM），这5章几乎覆盖了从“怎么训练”到“怎么推理”的全链路知识。

1. 预训练：一切的起点

第1章讲的是 Pre-training（预训练）。

很多人天天在用大模型，但对“预训练”其实理解得并不深。事实上：预训练，是大语言模型能力的根基。

这一部分主要讲了：

• 常见预训练目标（自回归、掩码语言模型等）
• 语言建模的基本思想
• 主流模型架构（Transformer 等）
• 训练语料的构建方式

如果你理解了这一章，你会明白：

• 为什么模型可以“预测下一个词”
• 为什么数据规模决定模型上限
• 为什么架构设计影响模型表达能力

预训练解决的是：模型如何学会语言本身。

2. 生成式大模型：真正的 LLM 时代

第2章开始进入核心——生成式模型。

我们今天说的 GPT、Claude 等，本质上都是生成式语言模型。

这一章会讲：

• 生成模型的构建流程
• 从数据到训练到评估的完整路径
• 如何进行大规模训练（Scaling Law）
• 如何处理长文本（长上下文问题）

这一章的重点在于：模型如何“变大”且不崩溃？

你会看到：

• 模型参数如何扩展
• 数据规模如何匹配
• 长文本训练的技术难点

这一部分非常适合理解“大模型工程”。

3. Prompt 技术：让模型更聪明

第3章讲的是 Prompting 方法。

这是应用层最关键的一部分。

包括：

• Zero-shot / Few-shot
• Chain-of-Thought（思维链）
• 自动 Prompt 设计
• 结构化 Prompt 技巧

如果说前两章解决“模型怎么学”，

这一章解决的是：我们如何更好地“使用”模型？

尤其是 Chain-of-Thought 推理的出现，让模型的逻辑能力大幅提升。

很多人只会写简单提示词，但真正高级的 Prompt 设计，其实是一门工程学。

4. 对齐（Alignment）：让模型更安全可控

第4章讲的是 Alignment（对齐）。

这部分是工业界的核心秘密。

主要包括：

• Instruction Fine-Tuning（指令微调）
• 基于人类反馈的对齐方法（RLHF）
• 模型价值观对齐问题

很多人会问：为什么模型会“听话”？

答案就在这里。

预训练让模型学会语言，

对齐训练让模型学会“做人”。

这一步决定了模型是否：有用、可控、安全

5. 推理与加速：真正落地的关键

第5章讲的是 Inference（推理）。

很多人只关注训练，其实在实际部署中：推理成本才是最大的挑战。

这一章涉及：

• 解码算法（Greedy / Beam Search 等）
• 推理加速方法
• KV Cache
• Inference-time Scaling 问题

你会理解：

• 为什么生成速度会变慢
• 为什么上下文越长越贵
• 为什么推理优化是商业化关键

这一章非常适合做工程落地的人。

公众号回复LLM，领取原版高清PDF文件。

大厂算法工程师|写作八年累计数百万字出版《跟我一起学机器学习》|《跟我一起学深度学习》|《一本書晉升深度學習世界級大師》，深谙AI算法入门之道！订阅 知识库两个月轻松入门AI！

往期精选推荐

[1] 10大经典机器学习算法分类与总结

[2] 记住！CNN卷积操作无非也就这4种情况！

[3] 随机森林是如何进行特征重要性评估的？

[4] 为什么大模型蒸馏一定要用软标签？

[5] 全面对比贝叶斯三大算法异同！附实验结果！

[6] DistilBERT在多损失函数设计上做了哪些创新？

[7] 为什么RBF核函数能将特征映射到无穷维？

点击下图购买作者编著新书