摘要：在2025年的国内AI领域，DeepSeek-R1的发布如同一股强劲的旋风，迅速掀起了开源的热潮。这款性能卓越的开源大模型不仅开放了获取权限，还慷慨分享了算法细节与优化策略，此举极大地激发了整个行业的开放共享精神。

在2025年的国内AI领域，DeepSeek-R1的发布如同一股强劲的旋风，迅速掀起了开源的热潮。这款性能卓越的开源大模型不仅开放了获取权限，还慷慨分享了算法细节与优化策略，此举极大地激发了整个行业的开放共享精神。

随着DeepSeek-R1的发布，科研论文、技术博客以及开源社区的讨论如雨后春笋般涌现，营造了一种前所未有的开放透明氛围。这种氛围不仅加速了AI科研知识的共享与传播，还吸引了众多研究者和开发者投身于大模型的创新与应用中。

然而，对于刚刚踏入大模型领域的初学者而言，这些论文和研究中涉及的高阶概念却构成了不小的挑战。当前，国内外主流的AI教科书大多成书或更新时间较早，未能全面覆盖本轮生成式AI浪潮的最新发展。许多大模型的“Know How”只能通过一线实践获取，并且需要巨大的算力投入。尽管像DeepSeek这样的AI企业愿意分享此类知识，但这样的企业仍是少数。

幸运的是，已经有一批一线AI研究者致力于普及大模型的基础知识和应用经验。其中，中国人民大学的科研团队尤为突出。他们在2023年3月底发布了《A Survey of Large Language Models》论文，全面综述了大模型领域的最新研究成果。此后，该综述持续更新，截至2025年3月，已更新至第16版，篇幅长达144页，引用了超过1000篇论文。

基于上述论文，由高等教育出版社正式出版的《大语言模型》一书，为学习者提供了更为系统全面的技术讲解。该书由中国人民大学高瓴人工智能学院的赵鑫教授和文继荣教授领衔主编，博士生李军毅、周昆和硕士唐天一共同参与编著。作者团队在大模型领域拥有丰富的研究与开发经验，曾主导研发了文澜、玉兰等大模型。

编者团队指出，大模型研发的许多训练细节无法从已有科学文献中直接获取，通常需要通过实验摸索。然而，许多研究人员因缺乏充足的算力资源，无法完成完整的大规模预训练实验，从而限制了学术界在AI技术发展中的作用。尽管如此，学术界在AI研究中的独特价值依然不可替代，其长远和多元的研究视角对于大模型的基础理论研究以及AI安全、AI治理等议题具有重要意义。

《大语言模型》一书的出版，为学术界提供了获取一线大模型知识和实践经验的宝贵渠道。该书全面覆盖了大语言模型训练与使用的全流程，从预训练到微调与对齐，从使用技术到评测应用，帮助读者深入掌握大语言模型的核心技术。在核心算法技术的基础上，编者团队还提供了丰富的代码实战与讲解，并搭配相关的开发工具包LLMBox与YuLan大模型，供读者深入学习和理解。

书中大量的可视化内容使得相关概念更加易于理解。例如，书中一张图表展示了基于LLaMA模型的各类衍生工作，通过继续预训练、指令微调等方法，LLaMA可以适配到不同的语言和领域。

《大语言模型》一书发布时，得到了多位知名AI学者的推荐。北京智源人工智能研究院学术顾问委员会主任、美国国家工程院外籍院士张宏江称赞该书深入结合了编者在大模型研发过程中的第一手经验，可作为深入学习大模型技术的参考书籍。北京大学讲席教授、中国科学院院士鄂维南以及清华大学智能科学讲席教授、中国工程院外籍院士张亚勤也为该书撰写了推荐语。

在AI技术日新月异的今天，《大语言模型》的出版无疑为学习者提供了关于AI前沿技术的最新见解。

来源：ITBear科技资讯