《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》是备受推崇的LLM领域入门书籍，由复旦大学NLP团队编写，豆瓣评分高达8.1分。该书在原有基础上大幅修订，新增内容超过40%，涵盖了最新的AI研究成果与技术进展。全书分为三部分，系统介绍了语言模型的原理、应用及优化，并特别关注了MoE、强化学习、多模态、RAG等前沿技术。无论是学者、工程师还是学习者，都能从中获得系统、权威且实用的知识。

💡该书是LLM领域的经典之作，自2023年末上市以来，持续受到广泛关注和好评，并在各大平台AI大模型图书推荐榜单中名列前茅。

📚第二版进行了全面升级，新增内容超过40%，紧跟AI最新发展，深度剖析MoE、强化学习、多模态等前沿技术，并重构知识体系，覆盖预训练、微调、强化学习、应用开发等全流程。

🚀本书分为五部分，分别介绍了大语言模型的基础理论、预训练、指令微调与强化学习、能力提升（多模态、智能体、RAG），以及应用开发与部署，为读者提供了全面的知识体系和实践指导。

如果你问，大模型入门看哪本书？相信无数小伙伴都会推荐这本领域内的神书—— 《大规模语言模型：从理论到实践》 ！

自2023年年末上市以来，它不仅持续出现在各大平台AI大模型图书推荐榜单中，并始终位居排行榜前列，而且刷爆全网，被各平台的无数网友深度解读、强烈推荐！

随着近两年大语言模型领域的发展突飞猛进，本书的作者“复旦大学NLP团队”张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁几位老师对这本豆瓣评分曾高达8.1分的佳作进行大幅修订升级（增加内容超过40%），系统整合AI领域最新研究成果与技术进展，为广大读者带来更前沿、更实用的知识体系与工程实践指导。

（豆瓣书评）

这就是 《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》 ！

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全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。

无论你是渴望深入理解LLM原理的学者，还是希望将AI能力融入产品的工程师，亦或是对人工智能充满兴趣的学习者，这本书都将为你提供系统、权威且极具实操价值的知识指引。

第2版核心升级

大语言模型的能力在多个方面实现了显著突破，在推理能力、上下文理解深度及多模态处理能力等方面取得了长足进步。特别是在 2024 年 12 月，DeepSeek-V3的发布，以及 2025 年 1 月 DeepSeek-R1 的问世，更是引发了国内外的广泛关注和强烈反响，我国在大语言模型领域取得了新的里程碑式进展。

与此同时，大语言模型在理论研究、预训练方法、后训练技术及解释性等方面也取得了重要进展。业界对大语言模型的研究更加深入，逐渐揭示出许多与传统深度学习和自然语言处理范式不同的特点。

例如，大语言模型仅需 60 条数据就能学习并展现出强大的问题回答能力，显示了其惊人的泛化性。

然而，本书作者们也发现大语言模型存在一定的脆弱性。例如，在一个拥有 130 亿个参数的模型中，仅修改一个特定参数，就可能导致模型完全丧失生成有意义信息的能力。

因此，第2版在以下几方面进行了内容升级：

01. 聚焦前沿技术

深度剖析MoE（混合专家模型）、强化学习、多模态、智能体、RAG（检索增强生成）、效率优化等技术趋势，紧跟AI最新发展。

02. 重构知识体系

覆盖预训练、微调、强化学习、应用开发、效率优化等全流程，体系更加完善，逻辑更清晰。

03. 提升实践价值

新增逾40%的前沿研究成果与技术案例，增设工程实践指南与评估体系模块，助力理论落地。

04. 扩展章节内容

新增多模态大语言模型、智能体、RAG、大模型效率优化等实用章节，并对指令微调和强化学习部分进行了大幅修改。

第1部分介绍大语言模型的基础理论：包括语言模型的定义、Transformer结构、大语言模型框架、混合专家模型等内容，并以LLaMA使用的模型结构为例介绍代码实例。

第2部分介绍大语言模型的预训练，包括大语言模型预训练数据和分布式训练。

第3部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令，包括指令微调和强化学习。

第4部分围绕提升大语言模型的能力展开详细探讨，内容涵盖多模态大语言模型、大模型智能体和检索增强生成。

第5部分围绕如何应用大语言模型展开讨论，内容涵盖大语言模型效率优化、大语言模型评估，以及大语言模型典型应用的开发与部署。

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