一本让开发者与 AI 从业者翘首以盼的 LLM 入门与实战指南——《图解大模型：生成式 AI 原理与实战》重磅上市！

本书由 Jay Alammar 与 Maarten Grootendorst 联袂创作，两位在大模型与自然语言处理领域具有广泛影响力的专家，内容融合广受欢迎的图解系列精华，一经推出便获得业内高度评价。

从基础概念、核心原理到应用实践，本书用超过 300 幅可视化图解，搭建出一条清晰、系统、低门槛的大模型学习路径。

无论你是 AI 初学者，还是希望深入掌握 Transformer 架构、掌握生成式 AI 核心能力的从业者，甚至是希望真正“搞懂大模型”的普通读者，这本书都将是不可或缺的学习宝典。

 目前本书还没有中文版PDF，英文版PDF已打包整理好！

让所有的技术难点都可视化

LLM 很复杂，但学习它不该是痛苦的。

为帮助读者轻松、高效地掌握大模型核心知识与技能，全书绘制了 300+ 幅全彩图示，配合直观讲解，从底层逻辑到实战部署，层层拆解，看图也能学懂大模型。

Transformer 的注意力机制、微调流程、嵌入向量如何工作？——不再是 “文字迷宫”，而是 “图解让人一目了然”。

系统全面的知识架构

全书精心编排了 12 章内容，架构清晰，循序渐进，为读者搭建起从基础认知到高阶应用的完整学习阶梯，共分为四个部分：

内容亮点，中文版专属！

第四部分“图解 DeepSeek-R1”（附录）是中文版独有的重磅内容：18 幅精心绘制的图解，深入剖析 DeepSeek 的底层原理。当前，深入浅出地解读 DeepSeek-R1 技术原理的资料仍然稀缺，这一部分堪称超值“彩蛋”，强烈推荐阅读！

第一部分 “理解语言模型”（第 1 - 3 章）：聚焦于夯实基础，深入剖析语言模型的核心概念。

从词元这一文本处理的基本单元讲起，阐述其在模型中的角色；引入嵌入概念，解释如何将单词或文本转化为计算机可理解的向量形式，实现语义的数字化表达；Transformer 架构更是讲解重点，通过详细拆解其结构与运行机制，让读者明白这一支撑现代大语言模型的底层架构是如何运作的，为后续深入学习筑牢根基。

即使是初次接触大模型的新手，也能在这部分内容引导下，顺利建立起对语言模型的初步认知。

第二部分 “使用预训练语言模型”（第 4 - 9 章）：带领读者从理论走向实践，着重介绍如何运用现有的预训练大模型解决实际问题。

覆盖了文本分类任务，教会读者如何让模型自动识别文本所属类别，如新闻分类、情感分析等场景应用；聚类技术可将相似文本聚为一类，助力信息整理与分析；语义搜索使搜索结果不再局限于关键词匹配，而是基于语义理解，大大提升搜索精准度；文本生成能根据给定提示创作连贯文本，像智能写作助手、故事生成器等皆基于此技术；此外，还涉及多模态扩展，打破单一文本模态限制，融合图像、音频等多种信息，拓宽大模型应用边界，全方位提升读者对大模型应用能力的掌握。

第三部分 “训练和微调语言模型”（第 10 - 12 章）：深入探讨模型优化的关键环节。

详细讲解嵌入模型构建，如何打造更贴合特定任务的文本向量表示；分类任务优化围绕提升模型在分类场景中的准确率、召回率等指标展开，介绍一系列调优技巧；生成模型微调则针对生成内容的质量、风格等方面进行定制，使模型能适应如个性化写作、特定领域对话生成等特定需求。

这部分内容对于期望深入掌握模型定制，提升模型性能以适配实际业务的读者而言，极具价值。

本书实操性超棒，每章节均贴心配备相应开源代码，这些代码全部托管于 GitHub 平台，方便读者随时获取。并且，代码支持在 Google Colab 平台上直接运行，无需复杂的本地环境搭建，打开即跑，边学边练，真正做到“看得懂、学得会、跑得动”。 

目前本书还没有中文版PDF，英文版PDF已打包整理好！