《大模型技术30讲》梳理了大模型领域30个核心技术问题，涵盖理论与实践，助你快速掌握关键技术，应对行业挑战。
原文标题：不管哪个大模型火，你都绕不开这30个核心技术
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
面对快速发展的大模型技术，开发者常常感到难以跟上。《大模型技术30讲》以问答形式，梳理了机器学习和人工智能领域的30个关键问题，涵盖神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署以及预测性能与模型评测等五大模块。书中深入浅出地讲解了Transformer架构、注意力机制、自监督学习等核心概念，并提供了数据增强、正则化、Dropout等实践方法，帮助读者应对过拟合、数据偏移等挑战。此外，还介绍了LoRA、Adapter等参数高效微调方法，以及困惑度、BLEU等评测指标。本书旨在为AI研究人员、工程师和关注大模型发展的从业者提供体系化的知识梳理和实操指南，帮助他们更好地理解大模型时代的技术本质。
怜星夜思：
1、书中提到了Transformer架构的成功并非偶然，那么除了注意力机制和并行计算能力，你认为Transformer架构还有哪些关键的创新点或优势？
2、书中提到了多种文本数据增强技巧，例如同义词替换、回译等。在实际应用中，你认为哪种数据增强方法最有效？为什么？有没有遇到过数据增强反而导致模型效果下降的情况？如何避免？
3、书中提到了数据分布偏移（data distribution shift）是部署模型后常见的问题。除了书中提到的协变量偏移、标签偏移、概念偏移，你还了解哪些其他类型的数据偏移？在实际工作中，你是如何检测和应对数据偏移的？
2、书中提到了多种文本数据增强技巧，例如同义词替换、回译等。在实际应用中，你认为哪种数据增强方法最有效？为什么？有没有遇到过数据增强反而导致模型效果下降的情况？如何避免？
3、书中提到了数据分布偏移（data distribution shift）是部署模型后常见的问题。除了书中提到的协变量偏移、标签偏移、概念偏移，你还了解哪些其他类型的数据偏移？在实际工作中，你是如何检测和应对数据偏移的？
原文内容
大模型技术正以前所未有的速度改变着人工智能的格局。从 GPT-4 到 DeepSeek，行业竞争激烈，新架构、新方法层出不穷。然而，对于开发者而言，这并不只是狂欢，还伴随着持续的技术焦虑：“如何跟上快速演进的模型架构？如何优化推理效率？如何有效评测和部署？”
最近这本《大模型技术30讲》备受关注，销量火爆。它采用一问一答的独特风格，直击当今机器学习和人工智能领域的 30 个关键问题，涵盖神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署以及预测性能与模型评测等五大模块。不仅对技术前沿进行了梳理，还提供了最佳的实践指南，可以说不管哪个大模型火，你都绕不开这 30 个核心问题！
直击核心：30个大模型技术必答题
这本书的作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）是一位畅销书作者，同时也是一位人工智能专家，他在 GitHub 上的项目 LLMs-from-scratch 获得了 41k 的 star 数。
这本书围绕了 30 个大模型最核心的知识点展开讨论，涉及从基础概念到高级应用的多个层面。作者擅长将复杂的概念简单化，让读者阅读完对大模型技术能有更深入的了解，整个书分为五个主题。
第一部分：神经网络与深度学习
这是大模型的基础，而 Transformer 架构的成功绝非偶然。注意力机制的引入，使得模型能够在序列数据中动态调整对不同部分的关注程度，而并行计算能力的提升，使其比传统的 RNN 更具优势。此外，自监督学习更是帮助大模型在海量无标签数据上训练，从而提高泛化能力。
与此同时，过拟合问题也是开发者必须面对的挑战。这本书提供了数据增强、正则化、Dropout 等方法，帮助优化模型在不同数据集上的表现。此外，彩票假设为神经网络提供了理论基础，使得模型能够在不影响性能的前提下，大幅减少计算量。
第二部分：计算机视觉
在计算机视觉领域，视觉 Transformer（ViT）近年来成为热门，但其庞大的参数量往往要求更大的数据集进行训练。作者深入解析了 ViT 如何依赖更强的归纳偏置，以及如何在数据有限的情况下优化其性能。此外，计算参数量的问题也不可忽视，开发者需要合理选择模型架构，以在计算效率和效果之间取得平衡。
第三部分：自然语言处理（NLP）
在自然语言处理任务中，自注意力机制极大提升了语言模型的理解能力。作者深入解析了 BERT、GPT 等模型如何利用分布假设进行词向量学习，并介绍了文本数据增强的各种技巧，如同义词替换、回译等，以提升模型在低资源环境下的效果。
微调大模型的方式也在不断演进。作者还详细讲解了参数高效微调方法，如 LoRA、Adapter 等，使得开发者无需调整整个模型，只优化部分参数就可以实现，从而大幅降低计算成本。
第四部分：生产与部署
将大模型投入生产并非易事。作者还专门讨论了无状态训练与有状态训练的区别，帮助企业在不同的应用场景中做出最佳决策。同时，数据分布偏移是部署模型后常见的问题，作者介绍了协变量偏移、标签偏移、概念偏移等现象，并提供了应对策略。
第五部分：预测性能与模型评测
如何衡量一个大模型的好坏？书中详细介绍了困惑度、BLEU、ROUGE 等常见评测指标，并解析了 k 折交叉验证在不同任务中的应用。此外，训练集与测试集的不一致性往往会影响模型的实际效果，书中给出了应对策略，帮助开发者构建出更稳健的模型。
为什么这本书不可或缺？
无论是 AI 研究人员、工程师，还是关注大模型发展的从业者，都应该认真读一读《大模型技术30讲》。
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体系化知识梳理：书中覆盖的大模型核心问题，几乎囊括了当前人工智能领域最受关注的技术难点，能够帮助读者构建完整的知识体系。
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理论结合实践：本书不仅讲解理论，还提供了具体的技术方案，例如如何使用数据增强减少过拟合、如何优化推理速度等，极具实操价值。
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紧跟技术前沿：Transformer、扩散模型、LLM 微调等技术仍在快速发展，而本书基于最新研究成果，帮助你快速吸收最具价值的知识点。
总的来说，《大模型技术30讲》不仅是一本解答疑惑的技术书，更是一本为你指引方向的指南。面对层出不穷的新模型、新概念，这本书提供了稳定的技术锚点，让你无论身处哪一个浪潮，都能找到最核心的突破口。
如果你想真正理解大模型时代的技术本质，这 30 个问题，你必须要知道！
作译者简介
作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka） 极具影响力的人工智能专家，GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的 star 数达 41k。 现在大模型独角兽公司 Lightning AI 任资深研究工程师。博士毕业于密歇根州立大学，2018~2023 年威斯康星大学麦迪逊分校助理教授（终身教职），从事深度学习科研和教学。 除本书外，他还写作了畅销书《从零构建大模型》和《Python机器学习》。
译者叶文滔，中国计算机学会自然语言处理专委会委员。曾任职于字节跳动、蚂蚁集团、星环科技、平安科技等互联网科技企业，负责过多个人工智能、大模型领域研发项目，并拥有多项人工智能相关专利，并著有多篇相关论文。
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