正版全新
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作者:
<未知>
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302704973
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ISBN:
9787302704973
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出版时间:
2022-12
售价
￥
55.36
6.9折
定价
￥79.80
品相
全新
上书时间2026-07-28
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商品描述：
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【书 名】 大模型从零开始跟我做
【书 号】 9787302704973
【出 版 社】 清华大学出版社
【出版日期】 2025-12-01
【定 价】 79.80元
【编辑推荐】
详细讲解如何设计、搭建和应用大模型的全流程，所有章节配备同步教学视频，所有代码采用PyTorch框架编写。配套教学课件、教学大纲、习题答案、源代码等丰富的教学资源。
【内容简介】
本书聚焦大模型开发全流程，从Transformer到GPT，深度解构大模型的技术核心，从0到1重构复现大模型，直击智能体开发与RAG知识库开发前沿，全书通过代码级实践揭示大模型的技术原理与奥秘，铺就一条从“理解原理”到“亲手缔造”的进阶之路。书中详解Ollama本地部署、FastAPI服务器及云端API调用，覆盖Qwen、DeepSeek等主流模型部署方案。实战智能体开发，基于大模型API与LangChain框架，实现工具调用、增强检索、并行工作流；基于多重融合查询、任务分解、假想文档嵌入等实现RAG知识库构建；解读DeepSeek模型的技术演进路径，剖析多头潜在注意力、DeepSeekMoE架构、多Token预测、GRPO等前沿创新设计。本书所有章节配备同步教学视频，所有代码采用PyTorch框架编写，在无GPU的情况下，仅需16GB内存即可正确运行。本书可作为本科院校和高职院校人工智能专业的学习教材，也可作为创新创业、实训实习、大模型微专业和毕业设计的参考教材，适合社会各界工程人员学习参考。
【目录】
目录
CONTENTS
第1章 Transformer—晴空一鹤排云上 / 1
1.1 词嵌入向量 / 2
1.2 位置编码 / 6
1.3 Q、K、V矩阵 / 10
1.4 自注意力 / 11
1.5 交叉注意力 / 14
1.6 掩码注意力 / 16
1.7 多头注意力 / 18
1.8 层标准化 / 23
1.9 前馈网络 / 25
1.10 Transformer编码器定义 / 27
1.11 Transformer解码器定义 / 30
1.12 Transformer模型定义 / 33
1.13 模型训练参数配置文件 / 40
1.14 中英文翻译数据集处理 / 42
1.15 Transformer模型训练 / 49
1.16 Transformer模型评估 / 58
1.17 Transformer模型测试 / 60
1.18 Transformer演进为大模型 / 64
本章小结 / 66
习题1 / 66
第2章 GPT—便引诗情到碧霄 / 67
2.1 生成式预训练 / 68
2.1.1 预训练数据集 / 68
2.1.2 词典与分词 / 70
2.1.3 划分数据集 / 74
2.1.4 随机加载数据 / 76
2.1.5 GPT输入与输出 / 77
2.1.6 增加位置编码层 / 81
2.1.7 多头自注意力层 / 86
2.1.8 增加前馈网络层 / 88
2.1.9 增加解码器层 / 88
2.1.10 GPT模型的完整定义 / 89
2.1.11 GPT模型的训练 / 91
2.1.12 GPT模型的验证与评估 / 95
2.1.13 GPT模型的保存与加载 / 96
2.2 大模型微调 / 98
2.2.1 微调任务数据集 / 98
2.2.2 LoRA微调方法 / 103
2.2.3 LoRA微调大模型 / 104
2.2.4 GPT微调模型训练 / 110
2.2.5 微调衔接强化学习 / 114
2.3 人类反馈的强化学习 / 115
2.3.1 大模型的强化学习 / 115
2.3.2 收集反馈数据 / 117
2.3.3 构建奖励模型 / 120
2.3.4 用PPO优化大模型 / 122
2.3.5 用DPO优化大模型 / 126
本章小结 / 129
习题2 / 129
第3章 大模型的部署与调用—直挂云帆济沧海 / 130
3.1 Ollama本地部署模式 / 130
3.1.1 Ollama的安装与配置 / 131
3.1.2 Qwen2.5-0.5B大模型 / 132
3.1.3 Ollama HTTP服务接口 / 134
3.1.4 DeepSeek-R1-1.5B大模型 / 135
3.1.5 Open WebUI交互界面 / 136
3.2 FastAPI服务器的部署模式 / 137
3.2.1 FastAPI大模型服务 / 137
3.2.2 Streamlit交互界面 / 139
3.2.3 Gradio交互界面 / 143
3.3 调用云端大模型API / 147
3.3.1 硅基流动大模型云平台 / 147
3.3.2 DeepSeek-V3-671B大模型 / 147
3.3.3 通义千问Qwen2.5-7B大模型 / 150
本章小结 / 151
习题3 / 152
第4章 用大模型API开发智能体—心有灵犀一点通 / 153
4.1 智能体源于大模型 / 153
4.2 智能体基础工作流 / 155
4.3 大模型选型与调用 / 158
4.4 大模型结构化输出 / 159
4.5 智能体工具与调用 / 162
4.6 智能体之增强检索 / 168
4.7 智能体提示链工作流 / 172
4.8 智能体路由工作流 / 177
4.9 智能体并行工作流 / 184
4.10 智能体主控协作流 / 191
本章小结 / 202
习题4 / 203
第5章 用LangChain开发智能体—天工人巧日争新 / 204
5.1 LangChain系统框架 / 204
5.2 LangChain聊天智能体 / 209
5.3 LangChain提示词模板 / 215
5.4 LangChain链式结构原理 / 217
5.5 LangChain延伸链 / 219
5.6 LangChain并行链 / 221
5.7 LangChain分支链 / 222
5.8 LangChain思维链智能体 / 226
本章小结 / 229
习题5 / 230
第6章 用LangChain开发RAG知识库—九层台起垒土末 / 231
6.1 RAG基本框架 / 231
6.2 RAG向量知识库 / 233
6.3 检索与知识生成 / 238
6.4 多重查询 / 241
6.5 多重融合查询 / 245
6.6 任务分解 / 251
6.7 后退提示 / 258
6.8 假想文档嵌入 / 262
本章小结 / 268
习题6 / 269
第7章 DeepSeek—大风起兮云飞扬 / 270
7.1 DeepSeek-V2 / 270
7.1.1 基本参数与性能 / 270
7.1.2 模型结构与创新 / 272
7.1.3 多头潜在注意力 / 273
7.1.4 旋转位置编码 / 275
7.1.5 DeepSeekMoE / 275
7.1.6 DeepSeek LLM / 276
7.1.7 模型参数与训练策略 / 277
7.1.8 模型微调与强化学习 / 278
7.2 DeepSeek-V3 / 280
7.2.1 模型结构与创新 / 280
7.2.2 改进的DeepSeekMoE / 281
7.2.3 多Token预测 / 282
7.2.4 模型训练策略 / 283
7.2.5 模型微调与强化学习 / 284
7.3 DeepSeek-R1 / 285
7.3.1 DeepSeek模型变体与参数 / 285
7.3.2 DeepSeek-R1-Zero的强化学习 / 286
7.3.3 DeepSeek-R1的强化学习 / 289
7.3.4 DeepSeek-R1的蒸馏模型 / 290
本章小结 / 291
习题7 / 292
【前言】
前言
PREFACE
人工智能的浪潮正以前所未有的速度重塑世界，大模型作为这场革命的核心引擎，已成为撬动技术与产业边界的支点。
本书是一部从理论到实践、从代码到产业的大模型全景式学习指南。大道至简，实干为要。说一千遍不如做一遍，本书强调一个“做”字。读书是学习，使用是更重要的学习。常常不是先学好了再干，而是干起来再学习，干就是学习。学习大模型、理解大模型、变革大模型、创新大模型，关键要从“做”大模型开始。
本书适合选作人工智能专业的学习教材，助力读者在大模型缔造、智能体开发和RAG知识库开发等领域实现从0到1的突破。
本书共分7章。作者录制了介绍本书内容的视频，读者可扫描右侧二维码观看。第1、2章聚焦如何做大模型。第1章对Transformer的核心组件庖丁解牛；第2章对GPT预训练、微调及人类反馈强化学习逐层剖析，以代码级精度还原了大模型的打造过程。无论是层标准化中的数学逻辑，还是LoRA微调中的参数冻结策略，均以清晰的代码片段呈现，让读者不仅“知其然”，更能“做其然”。
第3章详解Ollama本地部署、FastAPI服务器API开发及云端API调用，将百亿参数模型转换为可运行的行业级服务。
第4、5章聚焦智能体开发，结合LangChain框架掌握智能体的检索增强、并行路由、多工具协作等基础工作流。
第6章基于多重融合查询、任务分解、假想文档嵌入等建构RAG知识库。其间以DeepSeek、Qwen等明星模型为案例，展示如何通过提示链工程与强化学习优化，让大模型在真实场景中释放产业应用价值。
第7章对DeepSeek-V2/V3/R1系列的创新设计（如多头潜在注意力、DeepSeekMoE架构、多Token预测、纯强化学习、模型蒸馏、工程优化等）进行系统解读，揭示顶*模型背后的技术密码。
从零开始建构大模型→大模型部署与调用→大模型智能体与RAG开发→DeepSeek前沿创新，本书沿着这一路径，通过实践并体验大模型的技术魅力，洞见大模型的跃迁与进化。
翻开本书，您将收获：
一把解锁Transformer与GPT奥秘的钥匙。从词嵌入到位置编码，从注意力机制到解码器堆叠，掌握大模型赖以生存的“第*性原理”。
一套工业级落地的工具箱。通过Ollama、FastAPI、LangChain等框架，快速搭建支持高并发、可扩展的大模型服务，快速入门大模型智能体开发与大模型RAG知识库系统开发。
一场与顶*技术的深度对话。深入Transformer、GPT、RLHF、LoRA、MoE、MLA、MTP、GRPO等前沿领域，理解如何通过人类反馈与参数高效微调，让模型更安全、更可控、更适配业务需求。
一份面向未来的竞争力地图。从代码实践到论文精读，从模型调优到产品设计，构建“理论+技术+工程”三位一体的AI认知体系。
本书有幸得到了清华大学出版社黄芝主任的精心指导，有幸得到了编辑、校对老师的严谨编校，在此表示诚挚谢意！
在这个大模型定义生产力的时代，技术迭代的速度日新月异，突飞猛进。无论是希望夯实基础的算法工程师，还是渴望转型AI的传统开发者；无论是致力于大模型产业变革的引领者，还是探索技术边界的研究者，本书都将成为您攀登“AI珠峰”的坚强助力。
现在，让我们从一行代码、一个公式、一次注意力计算开始，共同踏上这场激动人心的智能进化之旅，拥抱世界之变，勇立世界之巅！星辰大海，就此启航！
编者
2025年10月
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孔网啦啦啦啦啦纺织女工火锅店第三课
开播时间：09月02日 10:30
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