简介

本书由东北大学肖桐和朱靖波教授编写，被外网誉为2025年最佳大模型教材。全书四章系统介绍预训练技术、生成式模型构建、提示词工程和模型对齐等核心内容。适合大学生、专业人士和实践者，为读者打下坚实的理论基础。无需特定背景即可理解大模型原理，目前已有完整PDF版本可供免费获取。

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这本中国人写的大模型书已经在外网被很多人引用为 2025 年最好的大模型教材，reddit、X 上很多人在推荐，有人说第一次知道大模型到底在干嘛。

一、内容介绍：

改书是由东北大学自然语言处理实验室的肖桐教授与朱靖波教授共同编写，是面向大语言模型领域的入门读物，适合希望掌握大模型基础知识的读者。全书共四章：

第一章：预训练，介绍大语言模型（LLM）的核心基础——预训练技术，涵盖主流的预训练方法与典型模型架构。

第二章：生成式模型，阐述生成式模型的构建流程，探讨训练规模扩展策略，并分析长文本处理的关键技术。

第三章：提示词工程，聚焦提示词的设计与应用，内容包括基础提示方法、进阶技巧（如思维链、问题分解、自我优化等），并延伸至自动化提示生成技术，以降低人工干预成本。

第四章：模型对齐，解析“对齐”（Alignment）概念，即让模型输出更符合人类意图与价值观。本章介绍通用对齐任务，并重点讲解指令对齐（Instruction Alignment）与基于人类偏好的对齐（Human Preference Alignment）两类主流实现路径。

二、书籍亮点

本书的一个亮点是其面向的对象广泛，不仅适合大学生，也适用于专业人士和实践者。书中涵盖了自然语言处理领域的多个方面，并提供了详尽的解释。此外，虽然没有提及具体的实验设计或数据集使用情况，但作为一本教材，它的价值在于清晰地介绍了基本理论，为进一步的研究打下坚实的基础。

三、书籍截图

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