浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版。

本书旨在针对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真严肃开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书针对每章内容配备相关的论文列表，以跟踪相关技术的最新进展。

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本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读，每章分别以一种动物为内容为背景，对具体技术进行说明，故本册以六种动物作为封面。

当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解，如有谬误，恳请大家多提问题，多多赐教后续，作者团队构建继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。相关内容也将补充到本书的后续版本中，期待封面上的动物越来越多。

以下是当前版本的内容目录。

课程目录

章节	所含内容
第一章：语言模型基础	1.1 基于统计方法的语言模型	1.2 基于RNN的语言模型	1.3 基于Transformer的语言模型
1.4 语言模型的采样方法	1.5 语言模型的评测
第 2 章：大语言模型	2.1 大数据+大模型→新智能	2.2 大语言模型架构概述	2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型
2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型	2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型	2.6 Transformer架构
第 3 章：提示工程	3.1 提示 工程简介	3.2 背景学习	3.3 思维链
3.4 提示技巧	3.5 相关应用
第 4 章：参数高效参数	4.1 参数高效微调简介	4.2 参数附加方法	4.3 参数选择方法
4.4 低秩适配方法	4.5 实践与应用
第 5 章：模型编辑	5.1 模型编辑简介	5.2 模型编辑经典方法	5.3 附加参数法：T-Patcher
5.4 定位编辑法：ROME	5.5 模型编辑应用
第6章：搜索增强生成	6.1 检索	6.2 检索增强架构	6.3 知识检索
6.4 生成增强	6.5 实践与应用

1 语言模型基础 8

• 1.1 基于统计方法的语言模型 9
• 1.2 基于RNN的语言模型 14
• 1.3 基于Transformer的语言模型 19
• 1.4 语言模型的采样方法 25
• 1.5 语言模型的评测 30

2 大语言模型架构 40

• 2.1 大数据+大模型→新智能 41
• 2.2 大语言模型架构概览 47
• 2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型 56
• 2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型 66
• 2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型 73
• 2.6 非Transformer架构 89

3 Prompt工程 104

• 3.1 Prompt工程简介 105
• 3.2 上下文学习 114
• 3.3 思维链 122
• 3.4 Prompt技巧 128
• 3.5 相关应用 145

4 参数高效微调 158

• 4.1 参数高效微调简介 159
• 4.2 参数附加方法 163
• 4.3 参数选择方法 171
• 4.4 低秩适配方法 174
• 4.5 实践与应用 180

5 模型编辑 192

• 5.1 模型编辑简介 193
• 5.2 模型编辑经典方法 201
• 5.3 附加参数法：T-Patcher 212
• 5.4 定位编辑法：ROME 217
• 5.5 模型编辑应用 227

6 检索增强生成 236

• 6.1 检索增强生成简介 236
• 6.2 检索增强生成架构 243
• 6.3 知识检索 251
• 6.4 生成增强 263
• 6.5 实践与应用 278

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• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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