你有没有发现，现在的 AI 世界就像一场没有终点的“技术竞速”？DeepSeek 的热度还未平息，Grok 又推出了“地球上最聪明的 AI”，紧接着 GPT-4.5 再度刷屏，明天又会是哪个新技术引爆话题？
大模型的迭代速度快得让人目不暇接，仿佛我们才刚刚适应一个版本的特性，新的“惊喜”就已经到来。面对这种节奏，你是选择继续停留在表面，还是希望深入了解大模型的内在机制，掌握大模型背后的技术精髓？如果你希望做出更深层的探索，那么这本《大模型技术30讲》，绝对值得一读。
这不是一本“理论书”，而是一本“成长书”
现在，学习 AI 变得越来越容易，许多教程手把手教你调用 API，调整几个参数，就能跑出不错的结果。但如果仅仅停留在“怎么用”的层面，可能会遇到不少挑战。当新版本发布，老方法不再适用，却不知道问题出在哪里。在面试中被问到模型优化原理，只能回答一些表面概念，甚至在实际项目中遇到 bug，排查起来却毫无头绪。深入理解大模型的底层逻辑，才能真正提升技术能力，游刃有余地应对变化。《大模型技术30讲》正是为此而来，帮助你建立系统的知识框架，让你不仅“会用”，更能“看懂、调优、解决问题”。有一些 AI 图书，要么是面向小白的“入门读物”，只讲皮毛；要么是面向研究人员的“理论教材”，充满数学推导，看得让人头疼。这本书介于两者之间，它既有深度，又足够通俗。
作者采用了独特的“一问一答”教学方式，每一章都围绕一个与机器学习、深度学习和人工智能相关的核心问题展开。每个问题都有清晰的解释，并且配有图表帮助理解，还附带练习，让你可以检查自己是否真正掌握了所学的内容。很多章节还提供了参考资料，方便深入了解。通过这些简单易懂的讲解，入门机器学习不再是一件困难事。
书中内容涵盖的主题很广泛，不仅有对现有技术架构如卷积神经网络的新见解，让你能更高效地运用它们，还包括一些前沿技术，比如 LLM 和计算机视觉 Transformer 架构的底层原理等等。即使你已经有一定经验，它也能帮你扩展技术视野，获得新的知识。
在学习时，你可能会接触到一些全新的概念和思维方式，但别担心，这不是一本枯燥的技术手册。书里没有复杂的数学推导，也不需要你亲手敲代码。你可以在通勤时翻一翻，也可以在周末的午后，泡上一杯咖啡，坐在阳光下，轻松地走进 AI 的世界。
读完这本书可以收获哪些知识？
这本书的每一章都围绕 AI 领域最关键的技术点展开，涵盖五大核心主题：
- 神经网络与深度学习——大模型是怎么工作的？如何提升训练效率？如何优化模型结构？
- 计算机视觉——为什么 Transformer 也能做 CV？ViT 和 CNN 的核心差别是什么？
- 自然语言处理（NLP）——GPT、BERT 到底怎么运作？微调大模型的正确姿势是什么？
- 生产与部署——如何让大模型在有限资源下高效推理？量化、蒸馏到底有多大作用？
- 模型评测与优化——怎么知道你的模型真的有效？如何避免训练集和测试集的偏差？
如果你是开发者，这本书会帮你掌握更高效的训练和部署技巧，让你的模型跑得更快、更稳。如果你是研究人员，它会帮助你搭建更扎实的技术体系，理解当下最前沿的 AI 思路。如果你是 AI 爱好者，它会让你在面对最新技术时，不再是“只会看新闻”，而是真正理解它的运行原理。
不管你处在什么学习阶段，这本书都能给你很大帮助。附上本书的目录思维导图，大家可以提前预览。
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 40.2k。 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。
