本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。
大模型浪潮汹涌而至，人工智能领域正经历着前所未有的变革。从ChatGPT到各种行业大模型，它们的强大能力令人惊叹，也让无数人对LLM（大语言模型）产生了浓厚的兴趣。然而，对于许多初学者或希望深入理解大模型技术的朋友来说，面对浩瀚的理论和复杂的代码，往往会感到无从下手，甚至望而却步。
今天，我们带来一个绝佳的资源，它被称为“插画版LLM宝典”，或许能帮你彻底解决这个困扰。这份由 O'Reilly 出版的《大语言模型实战》（Hands-On Large Language Models）书籍及其官方配套代码库，以其独特的可视化教学方式，获得了包括 吴恩达（Andrew Ng） 在内的众多业界大咖的高度赞誉。
它不仅仅是一本书，更是一个将复杂概念化繁为简、寓教于乐的学习系统。
“插画版LLM宝典”，让学习不再枯燥
你是否曾因晦涩难懂的公式和密密麻麻的专业术语而对LLM的学习感到头疼？《大语言模型实战》这本书及其配套代码库，正是为了解决这些痛点而生。
这本书由在可视化解释复杂技术方面颇有建树的 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 共同撰写。Jay Alammar 以其“图解系列”博客闻名（例如“图解Transformer”），他深谙如何通过直观的视觉呈现，将最尖端的技术原理变得通俗易懂。而在这本书中，他们更是投入了巨大的精力，制作了近300张定制插图！
这意味着，当你学习一个全新的概念时，不再需要独自在脑海中构建抽象的画面，书中的插图会直接帮你“画”出来。从Transformer的内部结构到Prompt Engineering的精妙技巧，从向量嵌入的运作机制到RAG（检索增强生成）的工作流程，每一个关键点都配有清晰、生动的图示，让你一目了然，快速掌握。
从理论到实践，全面覆盖LLM核心技术
这套学习资源不仅注重理解，更强调动手实践。项目提供了12章配套代码示例，覆盖了LLM领域的方方面面：
- 第一章：语言模型导论
- 第二章：Token与嵌入（Embeddings）
- 第三章：深入理解Transformer LLM内部机制
- 第四章：文本分类
- 第五章：文本聚类与主题建模
- 第六章：Prompt Engineering（提示工程）
- 第七章：高级文本生成技术与工具
- 第八章：语义搜索与检索增强生成（RAG）
- 第九章：多模态大语言模型
- 第十章：创建文本嵌入模型
- 第十一章：用于分类的表示模型微调
- 第十二章：生成模型微调
你可以通过点击对应的Colab链接，在 Google Colab 上轻松运行所有示例代码，无需繁琐的环境配置，免费享受T4 GPU的计算能力，让你即学即用，真正做到“Hands-On”（动手实践）。
业界大咖联名推荐，品质有保障
这份学习资源并非无名之辈，它得到了业界多位重量级人物的鼎力推荐，其含金量不言而喻：
吴恩达（Andrew Ng） - DeepLearning.AI 创始人：
“Jay 和 Maarten 在他们的新书中延续了他们为复杂主题提供精美插图和深刻见解的传统。书中充满实用代码、时间线和关键论文参考，是任何希望了解大语言模型构建核心技术的人的宝贵资源。”
Nils Reimers - Cohere 机器学习总监，sentence-transformers 创始人：
“这是一本关于语言模型及其在工业中实际应用的杰出指南。它高度可视化的涵盖了语言模型的生成、表示和检索应用，让读者能够快速理解、使用和改进LLM。强烈推荐！”
Josh Starmer - StatQuest 创始人：
“我想不出还有哪本书在当下更值得一读。在每一页上，我都学到了在这个语言模型时代取得成功的关键。”
这些来自行业领袖的肯定，无疑为本书的质量和价值提供了最有力的背书。
持续更新，探索LLM前沿技术
更令人惊喜的是，项目团队并没有止步于书籍内容，他们还持续提供额外的“彩蛋”内容，深入探索LLM领域的新兴和热门话题。这些附加指南同样延续了其标志性的可视化风格，让你能跟上LLM技术发展的最新步伐。
例如，你可以找到：
- Mamba 可视化指南
- 量化技术可视化指南
- 混合专家（MoE）模型可视化指南
- 推理LLM可视化指南
- 图解 Stable Diffusion
- 图解 DeepSeek-R1
额外指南图示
Mamba 可视化指南封面
额外指南图示
图解 Stable Diffusion 封面
这些额外的资源确保你不仅能掌握LLM的基础，还能触及最前沿的研究进展，保持学习的活力。
如果你正准备投身LLM的学习浪潮，或者希望系统性地巩固自己的大模型知识，《大语言模型实战》及其配套代码库绝对是你的不二之选。它以独特的视觉魅力和坚实的实践内容，为你打开通往大模型世界的大门。
GitHub 项目链接： github.com/HandsOnLLM/…
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。
