《图解大模型》：用300幅插图带你轻松入门大模型，还有DeepSeek-R1解读和面试题

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《图解大模型》用300幅图带你入门大模型！内容涵盖原理、应用与微调，附赠DeepSeek-R1解读和200道面试题，更有海量资料和视频课等你探索！

原文标题：新书上市｜技术书还能这么美！300幅插图看懂大模型

原文作者：图灵编辑部

冷月清谈：

《图解大模型》是由Jay Alammar和Maarten Grootendorst两位资深专家为初中级读者打造的大模型学习指南。本书以“图解”为核心理念，通过300多幅高质量插图，将抽象的技术概念转化为形象的图形，旨在颠覆技术书“晦涩难懂”的刻板印象。内容涵盖大模型底层原理、应用开发、模型训练与微调，让读者不仅能“读懂”，还能“看懂”，更能“用起来”。

本书分为三个主要部分：

* **理解语言模型**：探索大、小语言模型的内部运作机制，介绍领域和常用技术，讨论词元和嵌入等核心组件，并深入探讨Transformer架构。
* **使用预训练语言模型**：通过常见用例展示如何使用LLM，包括监督分类、文本聚类和主题建模、文本生成、语义搜索等。
* **训练和微调语言模型**：探讨如何构建和微调嵌入模型，回顾如何针对分类任务微调BERT，并介绍几种生成模型的微调方法。

本书还附赠了中文版专享福利——《图解 DeepSeek-R1》，通过18幅彩图解读DeepSeek的底层原理。此外，译者李博杰还整理了200道高质量大模型面试题，帮助读者更深刻地理解相关知识点。本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者，无需具备深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。

怜星夜思：

1、书中提到大模型技术迭代很快，那我们应该如何保持对新技术的敏感度，避免被快速发展的技术浪潮所淘汰？
2、书中提到了大量的图解，这种可视化学习方式对于理解大模型真的有效吗？或者说，对于不同学习风格的人，效果会有差异吗？
3、书中附赠了200道大模型面试题，你觉得在准备大模型相关的面试时，除了刷题，还应该注意哪些方面？

原文内容

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The Illustrated 系列
如果你关注大模型技术动态，你可能知道这两个名字：Jay & Maarten，如果你不知道，那你大概率知道这篇文章——“The Illustrated Transformer”，或是读过以各种形式翻译过的这篇文章。我们说这篇文章是“爆款”“在圈内疯传”，一点儿也不夸张。
今年春节，在 DeepSeek-R1 最火的时候，解读底层原理的“The Illustrated DeepSeek-R1” 又刷屏了我们的朋友圈。
以上两篇文章的作者都是 Jay（Jay Alammar）；而 Maarten（Grootendorst），大家看他的文章也不少，只是他对热点的追踪没那么快，但跟 Jay 相比，Maarten 的表达功力有过之而无不及。看看下面的图解系列的文章，总有一款你熟悉（都出自两位）：
The Illustrated 系列已经成为大模型技术圈的王牌解读博客文章，每次出现新技术，读者翘首以盼。
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《图解大模型》
而今天介绍的这本书：
正是两位业内资深专家专门为初中级读者创作的大模型学习指南，原始资料就是百万读者亲自验证过的一些热门博客文章，看到封面上的袋鼠部分朋友已经很熟悉了，原书非常有名：Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation。

中文书名为《图解大模型》，即以“图解”为核心理念，通过高质量插图（超过 300 幅哦！），彻底颠覆你对技术书“晦涩难懂”的刻板印象。从底层原理到应用开发，再到模型训练与微调，让大家不仅能“读懂”，还能“看懂”，更要“用起来”。

很多读者说，这书的中文书名并没有照搬英文书名，必须承认，原书名将“动手做”列为第一特征，中文书名将“图解”作为首要特色，“实战”作为第二特色，这确实是我们反复思考之后，觉得最能体现图书特色的书名了——左手代码，右手图，边看边操作，学得肯定快！
我们展示几页内文，请大家体会一下——将抽象概念转换为形象图形的巧思：
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Jay & Maarten × 李博杰
两位作者背景相当硬核：
刚提到了两位作者，也要隆重地介绍一下我们的译者李博杰老师，同时也是业内 AI 创业者：

博杰老师不仅在原作上下了功夫，还结合自己在创业过程中面试候选人的经历，以及本书及其关联资料，针对大模型领域系统梳理出 200 道高质量面试题，附赠读者，旨在帮助大家更深刻地理解相关知识点。

附赠的内容以免费电子资料的形式开放（大家可前往图灵社区下载阅读）。

回到图书本身的内容，我们来看看这本书具体是怎么组织的，看一张目录导图吧！

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这本书讲什么

结合这个目录，我们来看看本书的主要内容：

第一部分：理解语言模型

探索大、小语言模型的内部运作机制。首先概述该领域和常用技术(见第 1 章)，然后讨论这些模型的两个核心组件(见第 2 章)：词元(token)和嵌入 (embedding)。本部分最后是对 Jay 的大名鼎鼎的文章“The Illustrated Transformer”的更新和扩展，深入探讨了这些模型的架构(见第 3 章)。本部分还将介绍许多贯穿全书的术语及其定义。

第二部分：使用预训练语言模型

通过常见用例探索如何使用 LLM。我们将使用预训练模型并展示它们的功能，无须进行微调。

你将学习如何使用语言模型进行监督分类(见第 4 章)、文本聚类和主题建模(见第 5 章)，利用嵌入模型进行文本生成(见第 6 章和第 7 章)、语义搜索(见第 8 章)，以及将文本生成能力扩展到视觉领域(见第 9 章)。

学习这些独立的语言模型功能将使你具备用 LLM 解决问题的技能，并能够构建越来越高级的系统和流程。

第三部分：训练和微调语言模型

通过训练和微调各种语言模型来探索高级概念。我们将探讨如何构建和微调嵌入模型(见第 10 章)，回顾如何针对分类任务微调 BERT(见第 11 章)，并以几种生成模型的微调方法结束本书(见第 12 章)。

附录：图解 DeepSeek-R1

中文版专享福利，添加 Jay 大名鼎鼎的文章 “The Illustrated DeepSeek-R1”，通过 18 幅彩图解读 DeepSeek 底层原理，帮助读者真正认识推理大模型的本质。

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适合谁阅读

本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须具备深度学习基础知识，只要会用 Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。

本书 GitHub 附赠大量延伸资料，且代码可通过 Google Colab 一键运行。

GitHub：

https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models


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业内专家热评推荐

在国外，从 AI 教育专家，到 YouTube 大神，再到 Transformer 热门库创建者，都这本书赞誉有加。
在国内，大模型领域一线技术专家热评了本书在“图解”“可视化学习”与“工程落地”方面的特色。
以下为领域专家提前审阅本书给出的评价，供大家参考。


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中文版附赠福利

大家知道，大模型技术迭代很快，在本书出版之后，DeepSeek-R1是大家当前集体关注的新技术突破，为了让这本经典之作同时能涵盖大家最关注的这部分内容，中文版附赠《DeepSeek底层原理解读》，请见本书最后的附录。
除了附赠DeepSeek底层原理解读，本书译者李博杰还为大家准备了一份相当特别的礼物——《大模型面试题200问》。博杰老师结合自己在创业过程中面试候选人的经历，以及本书及其关联资料，针对大模型领域系统梳理出 200 道高质量面试题，附赠读者，带着这些问题，你的学习将更有针对性。
附赠的内容以免费电子资料的形式开放给大家（大家可前往图灵社区下载阅读：https://www.ituring.com.cn/book/3285）。


最后，让我们再来看看这本书的特色，这样的宝藏好书，谁能不心动呢？

  • 【直观】300幅全彩插图，极致视觉化呈现

  • 【全面】涵盖大模型原理、应用开发、优化

  • 【实操】真实数据集，实用项目，典型场景

  • 【热点】18 幅图深度解读 DeepSeek 底层原理

  • 【附赠】一键运行代码 + 大模型面试题 200 问

  • 【附赠】大量延伸阅读资料 + 两位作者的公开视频课


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购买链接

相信有了这么强大的自学指南，再加上独一无二的配套资料和延伸阅读资料、公开课视频，不论是你是零基础的读者，还是初中级读者，学透大模型理论，真正把大模型用起来都不在话下！
300 幅图，全彩印刷，可一键运行的代码，还有面试题检验你的学习效果：
并不便宜，但物超所值！大家一起学起来~ 
最后啰嗦一句！要是觉得独自摸索大模型太费劲，想找搭子一起交流，扫码进群就对啦！群里能畅聊图书内容、技术难题，还能抢先读新书，紧跟领域新进展，更有专属福利。别等了，快进群，咱们抱团学习，一起进步！
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我觉得可以从几个方面入手：首先，关注行业内的头部玩家和研究机构，比如OpenAI、Google AI等，他们的动向往往代表了技术发展的方向。其次，多参与开源社区，阅读最新的论文和博客，了解最新的技术进展。最后，也是最重要的，就是保持学习的热情和批判性思维，不要盲目追逐新技术，而是要结合自己的实际需求和能力进行选择和应用。说白了，就是既要抬头看路，也要务实前行。

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面试这东西，三分靠实力，七分靠包装。除了扎实的技术功底，还得会讲故事。比如，你可以准备几个自己参与过的项目，重点突出你在项目中遇到的挑战、如何解决的，以及学到了什么。面试官想听的不是你背了多少题，而是你如何把理论知识应用到实际工作中。记住，讲故事要STAR原则：Situation、Task、Action、Result。还有，自信点！

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除了刷题，我觉得更重要的是理解题目的背后逻辑和知识点。面试官往往会根据你的回答进行追问，如果只是死记硬背，很容易露馅。另外，要注重实践经验的积累，最好能参与到实际的大模型项目中，这样才能更好地理解和应用相关知识。最后，面试时要展现出对大模型领域的热情和学习能力，让面试官相信你具备持续学习和成长的潜力。

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别慌，卷是卷不完的。我的策略是「二八原则」，80%的时间放在夯实基础知识上，比如Transformer的原理、各种优化算法等等，剩下20%的时间关注最新的paper和业界动态。这样既能保证自己的基础扎实，又能对新技术保持一定的了解。另外，我觉得保持好奇心也很重要，没事儿就去 Arxiv 上溜达溜达，说不定就能发现什么有趣的东西。

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图解大模型，就像看电影预告片。预告片能让你大概知道电影讲什么，但真要理解剧情，还得去看完整电影。图解的价值在于降低了入门门槛，让大家对大模型有了初步印象。但要真正理解背后的数学原理和工程实现，还得老老实实啃公式、debug代码。总的来说，图解适合入门，但深入学习还得靠硬功夫。

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光刷题肯定不够！我觉得最重要的还是理解大模型的底层原理，能用自己的话说清楚。面试官更看重你的思考过程和解决问题的能力。所以，除了刷题，还要多看论文、多做项目，积累实践经验。另外，还要关注行业动态，了解最新的技术趋势。面试的时候，要自信地表达自己的观点，展现自己的学习能力和潜力。总之，要让自己成为一个“活”的大模型专家，而不是一个“背题机器”。

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个人觉得挺有效的。图解能把抽象的概念具象化，尤其对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。以前看公式头都大了，现在看看图，一下子就明白大概意思了。当然，也不能完全依赖图解，还是要结合文字描述和代码实践才能真正掌握。至于学习风格嘛，肯定会有差异，有些人可能更喜欢直接看代码，有些人则更喜欢看数学推导，找到适合自己的方式最重要。

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可视化学习肯定有帮助，尤其在理解复杂模型架构和运作流程时。但是，我认为它更适合作为辅助手段，而不是完全替代传统的学习方式。对于偏好逻辑和抽象思维的人来说，可能更喜欢直接阅读公式和代码。因此，最佳方案是将图解、文字、代码结合起来，形成一个多维度的学习体系，满足不同学习风格的需求。

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避免被技术浪潮淘汰？拥抱变化呗！具体来说，可以建立自己的信息源，例如关注顶会论文、技术博客、GitHub Trending，以及参与相关的技术社群。更重要的是，要学会快速学习和实践新技术，将理论知识转化为实际应用能力。最好能参与到实际项目中，在解决问题的过程中不断提升自己。当然，也要保持清醒的头脑，不盲目跟风，选择适合自己的技术方向深入研究。