《大模型基础》 是浙江大学 DAILY Lab（Database and Big Data Analytics Laboratory）推出的一本开源教材，系统讲解大语言模型（LLM）的基础原理、核心技术与前沿方法。覆盖从传统语言模型、架构演化、Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑，到检索增强生成（RAG）等六大主题。

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一、内容介绍

本书内容设计遵循“夯实基础—深入原理—拓展应用—展望未来”的逻辑脉络，全面覆盖大模型领域的关键知识点。

• 基础篇：

  系统介绍机器学习与深度学习的基本概念，包括神经网络结构、反向传播、优化算法（如SGD、Adam）、正则化技术等。同时涵盖自然语言处理的基础任务，如词向量表示（Word2Vec、GloVe）、序列模型（RNN、LSTM）和注意力机制的起源。

• 核心篇：

  深入剖析大模型的核心架构与训练范式。重点讲解Transformer模型的自注意力机制、位置编码、前馈网络等组件；详细阐述预训练-微调范式（Pre-training & Fine-tuning），包括语言建模目标（如MLM、NSP）、大规模语料库构建、分布式训练技术（数据并行、模型并行、流水线并行）以及混合精度训练。

• 进阶篇：

  探讨大模型的高效训练与推理技术，如模型压缩（知识蒸馏、剪枝、量化）、提示工程（Prompt Engineering）、上下文学习（In-context Learning）、思维链（Chain-of-Thought）等。同时介绍多模态大模型（如CLIP、Flamingo）的架构与融合机制。

二、 适读人群：多层次覆盖

• 高校学生：

计算机、人工智能、软件工程等相关专业的本科生高年级及研究生，作为系统学习大模型的教材或参考书。

- 研究人员：

从事AI、NLP、机器学习等领域研究的科研人员，用于快速掌握领域前沿动态与核心技术。

- 工程师与开发者：

希望将大模型技术应用于实际产品开发的算法工程师、数据科学家，书中实践案例与工程技巧极具参考价值。

三、 书籍亮点与特色

1. 浙大特色与前沿引领：

   融入浙江大学在大模型领域的原创研究成果，如高效训练算法、多模态理解、AI for Science等方向的探索，体现“浙大智慧”。

2. 理论与实践并重：

   每章配备精选习题与编程实践项目（如使用Hugging Face实现BERT微调），强调动手能力。

3. 中文语境与本土案例：

   结合中文语言特点，分析大模型在中文NLP任务中的表现，并引入中国企业在大模型应用中的成功案例。

4. 伦理与责任并重：

   专设章节深入探讨AI伦理，引导读者思考技术发展的社会责任，体现“科技向善”的理念。

5. 配套资源丰富：

   提供在线课程视频、代码仓库、数据集链接及定期更新的前沿论文导读，构建完整学习生态。

四、书籍示意图：

五、书籍电子版截图

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