大模型学习避坑指南:从入门到应用,精选书单助你理清学习路径

别再盲目刷教程!这份大模型学习书单,从编程到应用,助你系统掌握AI技术,告别入门困境,真正做出成果。

原文标题:我真的花了很久,才理清大模型到底该怎么学!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

本文推荐了一份大模型学习书单,旨在帮助读者系统地掌握从编程基础、深度学习知识到大模型原理、开发及应用的完整学习路径。书单包括Python入门经典书籍《Python编程:从入门到实践》、深度学习入门书籍《深度学习入门:基于Python的理论与实现》、大模型基础知识书籍《大模型技术30讲》和《从零构建大模型》,以及大模型开发及应用书籍《大模型应用开发极简入门》和《一本书玩转DeepSeek》。作者强调了系统学习的重要性,建议读者通过阅读这些书籍,真正理解、掌握并驾驭AI技术,而不仅仅是停留在使用AI工具的层面。

怜星夜思:

1、现在市面上大模型相关的书籍和资料很多,这份书单的优势在哪里?为什么推荐这些书,而不是其他的?
2、文章中提到的“从零构建大模型”,对于没有太多经验的人来说,是不是太难了?有没有更平滑的学习曲线?
3、大模型技术发展迅速,今天学的可能明天就过时了。投资这么多时间学习大模型,到底值不值得?

原文内容

说句实在的,很多人以为学大模型就是搞点提示词、调个 API,就能搞定一切。

但真想“弄懂它”,甚至“做出点东西”来,不啃几本靠谱的书,真的不行。

我一开始也是刷了一堆教程,收藏了几十个 AI 工具帖,但一到自己动手就抓瞎。直到我静下心认真啃完这些书,才发现——原来很多问题,书里早就帮你解答了。

这几本书是小图一路上踩坑总结的「大模型学习黄金书单」,从编程入门,到深度学习基础,再到 LLM 原理、落地应用,完整一条线,不忽悠、不烧香,适合想认真搞事的朋友!

#1

编程语言基础

Programming Language 

别的不说,谁学 Python 没啃过“蟒蛇书”?
Amazon、京东编程类榜首,影响 250 万读者,可不是吹的。

📌 为什么推荐它?

  • 真·零基础:没有废话,从基础语法讲起,顺着学非常顺畅
  • 实用项目:教你做小游戏、数据可视化、简单网页,入门友好还带成就感
  • 附赠资源超丰富:代码 + 视频 + PPT + 速查手册,一本顶好几本

💬 适合人群:刚入门编程/转行/准备进阶 AI 的基础补课选手

《 Python编程:从入门到实践 (第3版)》
[美]埃里克·马瑟斯 | 著

袁国忠 | 译

Python 入门圣经,影响全球超过 250 万读者,长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首,真正零基础,附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册,自学无压力。

#2

深度学习知识

Deep Learning Knowledge 

被称为“鱼书”,是很多人从“听说深度学习”到“我能自己写个神经网络”的第一本书。

📌 它的厉害之处在于:

  • 内容通俗不烧脑:作者是个讲课极清楚的人,逻辑特别顺
  • 不靠太多框架:一步步带你手写出基础神经网络
  • 从数学推导到实战实现,全链路打通

💬 看完之后你就知道,深度学习不是“神秘黑箱”,而是可以拆解、理解、控制的东西。

《深度学习入门:基于Python的理论与实现》

斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

深度学习“鱼书”,畅销 10 万册,相比 AI 圣经“花书”,本书更合适入门。本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术,书中使用 Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。

#3

大模型基础知识

Basic Knowledge of LLM

这两本书我建议配套看!

✅ 《大模型技术30讲》:由 GitHub 爆火项目作者塞巴斯蒂安·拉施卡创作,采用 Q&A 形式,把最重要的大模型知识点都拆解了。每一讲都讲得很实,有图、有公式、有代码,还有练习题检验学习成果。

✅ 《从零构建大模型》:这本更像是“操作手册”,教你怎么从头构建一个大模型,从数据预处理、预训练、微调、部署全流程都讲。还融入了 DeepSeek 等当下热门模型的实战经验,超级新、超级实用!

💬 如果你不是只想用大模型,而是想做点自己的东西(副业/创业/项目),那这两本必须啃下来。

《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡|著

叶文滔 | 译

GitHub 项目 LLMs-from-scratch(star数43k)作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造,全书采用独特的一问一答式风格,探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题,旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分: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、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开,不仅针对问题做出了相应的解释,并配有若干图表,还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡|著

覃立波,冯骁骋,刘乾 | 译

即将上市,敬请期待!

如何从零开始构建大模型的指南,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,读者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。

#4

大模型开发及应用

Get Started with LLM Applications

✅ 《大模型应用开发极简入门》:非常适合“我就想做点应用出来”的朋友。一步步教你做 RAG 系统、问答机器人,还教你对接 GPT-4、ChatGPT,理解 prompt engineering,不讲玄学,直接带你上手。

✅ 《一本书玩转 DeepSeek》:作者是 AI 圈非常活跃的“花生”老师,书里全是能落地的案例,涵盖副业、办公、数据分析、企业级场景等 13 大模块,90 个实用场景,说白了就是“大模型能干啥”,看完心里贼有底。

💬 如果你已经在用 AI 工具,想更进一步做点像样的“作品”,这两本堪称秘笈。

《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT(第2版)》 

奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版,作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

升级版在旧版的基础上进行了全面更新,融入了大模型应用开发的最新进展,比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例,书中还提供了大量简单易学的示例,帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。


《一本书玩转 DeepSeek》

陈云飞(@花生)|著

超牛的 DeepSeek 应用书,作者是 AI 大佬花生,全书涉及 13 大场景,90 个实用案例,7 大技巧,4 大王炸组合,内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。

学会用 AI 是一回事,能真正理解、掌握、驾驭 AI,是另一回事。

今天推荐的这些书,不是为了让大家“屯书”,而是它们真的能让你走得更远。

甚至不用全都立刻看完,但你至少得知道,这条路上你有这些“可靠的参考系”。

码住、慢慢啃,你一定能走出自己的 AI 路。

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从零构建大模型确实很有挑战,但作者在书中应该会尽量拆解步骤,降低难度。如果觉得直接上手太难,可以先重点学习《大模型技术30讲》,把基础概念搞清楚,再尝试跟着《从零构建大模型》一步步实践。也可以先尝试复现一些开源项目,积累经验。

It’s like learning to drive. 汽车的型号一直在变,但掌握了驾驶技术,开什么车都能很快上手。大模型也是一样,掌握了核心原理,就能灵活应对各种应用场景。而且,AI 带来的效率提升是实实在在的,早学早受益。

我觉得可以把“从零构建”理解为“理解构建过程”而不是真的什么都自己写。现在有很多成熟的框架可以用,关键是要理解每个环节的原理和作用。可以先用框架搭建一个简单的模型,然后逐步深入研究框架的源码,这样可能更容易上手。

我觉得这份书单最大的优势在于它的系统性和进阶性。它不是单纯地罗列一堆AI工具或者提示词技巧,而是从编程基础开始,逐步过渡到深度学习和LLM的原理,最后再到实际应用。这种循序渐进的方式,更适合想要深入理解大模型技术的人。

我觉得很值得。虽然技术在不断更新,但底层逻辑和原理是相对稳定的。掌握了这些基础,就能更快地适应新技术。而且,AI 已经渗透到各个领域,懂大模型绝对是加分项,无论是找工作还是创业。

技术更新是常态,关键是要培养持续学习的能力。与其担心过时,不如积极拥抱变化,把学习当成一种习惯。而且,学习大模型不只是为了掌握技术,也是为了提升解决问题的能力和创新思维。

我个人补充一点,《一本书玩转 DeepSeek》这种书挺难得的,现在大模型更新迭代太快了,有这种针对特定模型,并且有大量落地案例的书,能帮助我们快速把学到的知识应用到实际工作中,避免纸上谈兵。

Don’t be afraid to fail! 刚开始肯定会遇到很多坑,但这也是学习的过程。而且现在社区资源很丰富,遇到问题可以多查资料、多交流。记住,罗马不是一天建成的,大模型也不是一天就能搞定的。

同意楼上的说法,很多资料都太零散了,看完感觉还是云里雾里。这份书单的好处是它形成了一个完整的知识体系,而且每本书都有侧重点,比如《Python编程:从入门到实践》适合编程小白,《深度学习入门:基于Python的理论与实现》能帮你理解神经网络的底层原理。《大模型技术30讲》和《从零构建大模型》更多是理论和实践结合,我觉得很扎实。