一、前言

 当今这个由 AI 驱动的时代，我们早已不再惊讶于 ChatGPT 编写诗歌、Copilot 生成代码，甚至 Midjourney 一键出图。大模型（LLM）正悄然渗透进各行各业，深刻改变着我们与机器的互动方式。而如果你想真正理解这些改变背后的技术逻辑，亲手构建属于自己的 LLM 应用，那么这本 **《图解大模型》** 将是一本不可错过的实战之书。

 作者 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst，一个是以图解 Transformer 闻名的可视化大牛，另一个是 BERTopic 作者、embedding 实战派。这对组合联手打造的这本书，**既有清晰的技术讲解，也有动手实操的示例代码，堪称想看懂又能上手的理想教程。**

二、图解内容概要

为什么要读书？ 我们处于AI时代，也是一个信息过载的时代，每天面临着海量的信息输入，只有对它们进行系统化地梳理学习之后，才能更好地提升知识获取的效率。而读书，就是系统性地梳理和学习知识的重要途径之一。

 书中系统地讲解了大模型学习过程中的各种概念和实战框架与场景，包括Transformer、embedding、PE工程、LangChain、大模型结合搜索引擎、多模态、知识图谱命名实体识别、模型的训练与微调等。全书以图解的方式来讲解这些不易被理解的概念。

 通过让机器更好地理解并生成类人语言，大模型为人工智能领域打开了全新的可能性，并深刻影响了整个行业。

 这是《图解大模型》一书中由作者 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 撰写的开篇语。随着人工智能的不断演进，大模型正站在最前沿，彻底改变我们与机器的互动方式、信息处理流程，甚至语言本身的理解方式。

三、为什么这本书值得读？

1. 不再被 Transformer 吓退

第 1 章提供了语言模型内部工作机制的高级概述，第 2 和第 3 章则对这些概念进行了更深入的拆解。

作者巧妙地使用图示、插图和代码示例来解释复杂主题，如分词、嵌入、Transformer 模型以及注意力机制。

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2. 解码器具有一个附加的注意力层，用于关注编码器的输出

阅读建议：第 1 章内容可能更适合具备机器学习背景的读者，对其他人而言可能略显艰涩。如果你觉得吃力，可以先快速浏览；后面的第 2、3 章会对这些内容进行更细致的讲解。

3. 重新认识 embedding 的价值

嵌入模型在该领域的重要性不言而喻，因为它们是众多应用背后的核心驱动力。

第 4 章讲解了如何利用开源嵌入模型完成分类任务，无需高成本的微调，也不需要 GPU 训练，甚至可以处理无标签数据。

第 5 章讲解了如何用嵌入模型进行文本聚类，识别异常点、加速标注流程，或是在大量文本中抽取主题信息。

4. 提示工程

第 6 章对提示工程的讲解非常实用，哪怕你只是日常使用 ChatGPT，也能从中学到设计 prompt 的思路。

其中“Tree of Thought”的方法更是让我印象深刻，一个简单的模板就能引导模型展开多条思路，非常适合任务拆解。

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利用树状结构，生成模型可以生成待评分的中间思考过程。最有希望的思考过程会被保留，而较差的会被剪枝

5. 检索增强生成（RAG）

第 8 章专门介绍了热门的 RAG 技术 —— “让大模型看懂你的知识库”。不仅讲解了基础架构，还涵盖了高级技巧与评估方法，是构建私有 ChatGPT 的核心章节。

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生成式搜索在搜索流程的末端生成答案和摘要，同时引用其来源（由搜索系统的前序步骤返回）

6. LangChain 框架实战

第 7 章系统介绍了 LangChain，这个目前很受欢迎的 LLM 应用开发框架。对于开发者来说，这一章可以大大缩短上手时间，尤其是 Agent 部分的讲解更是非常具有启发性。

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LangChain 作为全功能 LLM 应用框架，其模块化组件可通过链式架构构建复杂的 LLM 系统

7. 大模型在搜索引擎中的应用

第 8 章还探讨了语义搜索在 Google、Bing 等搜索引擎中的应用，讲解了 reranking（重排序）优化搜索结果的工程机制，内容很硬核。

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LLM 重排器作为搜索流程组件，其目标是根据相关性对候选搜索结果重新排序

8. 多模态

第 9 章介绍了如何将图像信息引入大模型体系，实现图文联合理解，例如图像问答、语义搜索等前沿场景。

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多模态嵌入模型可在同一向量空间中为不同模态生成嵌入向量

9. 命名实体识别（NER）

作者还在书中介绍了如何通过 NER 精准地识别文本中的人名、地名等实体，特别适用于涉及敏感信息的脱敏处理。

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微调后的 BERT 模型能够识别人名和地点等命名实体

10. 模型训练与微调

这一部分是我最期待的内容之一——将大模型（LLM）适配到特定的应用场景，展现了它们的灵活性和广泛的适用性。第 10 到第 12 章就专门聚焦于这个主题，涵盖了嵌入式模型和生成式模型的应用。

我特别喜欢第 10 章，它讲解了如何在数据有限的情况下使用增强版 SBERT（Augmented SBERT）对模型进行微调，并介绍了用于无监督训练的 TSDAE 方法。这些技术在缺乏大规模标注数据时非常有价值。

第 11 章则超越了传统的分类任务微调范畴，深入探讨了如何根据算力资源有选择性地微调模型的部分层级。作者对“微调部分层”和“微调全部层”的对比分析，也提供了在资源有限或训练时间受限的情况下，做出合理取舍的实用指南。

第 10 至 12 章聚焦 LLM 的定制化使用，包括少量数据下的微调方法（如 Augmented SBERT、TSDAE）、选择性微调策略，以及 Adapter 模型和量化技术。对于有意将 LLM 应用到具体场景的开发者来说，这几章干货满满。

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冻结特定编码器块对模型性能的影响。训练更多模块带来的性能提升会快速趋于平缓

第 12 章介绍了“适配器（Adapters）”的概念，它为每个下游任务都进行完整微调提供了一种替代方案。这种方法与构建可组合的软件的理念高度契合，而这正是工程师们始终追求的目标。此外，本章还探讨了量化（Quantization）技术如何提升训练效率，将数学原理与计算机科学方法相结合，展现了模型优化中的一系列创新策略。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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