对于有计算机视觉背景且希望入门大语言模型的开发者，推荐以下书籍和资源。这些内容兼顾理论与实践，既适合巩固Transformer和注意力机制的基础知识，又能帮助快速掌握大语言模型（LLM）的核心技术与工程实践。
一、系统化入门：从理论到工程实践
- 《大模型基础》（浙江大学开源教材）
这是目前最适合快速入门的免费开源教材，由浙江大学团队编写，采用月度更新的“活态知识库”形式，内容涵盖LLM全生命周期。书中从语言模型基础（如RNN、Transformer）讲起，逐步深入到大模型架构（GPT、PaLM）、Prompt工程、参数微调（LoRA、Adapter）、检索增强生成（RAG）等核心模块。
- 《大规模语言模型：从理论到实践》（复旦大学团队）
这本书系统性拆解LLM的全生命周期，包括预训练、微调、对齐、部署等环节，并深入探讨前沿技术如思维链提示（CoT）、多模态模型开发。书中结合HuggingFace、DeepSpeed等工具链提供代码实践，例如LLaMA的分布式训练优化和基于LangChain的问答系统构建。
二、实战导向：从零构建大模型
- 《Build a Large Language Model (From Scratch)》（Sebastian Raschka）
这本书以“手把手教学”著称，适合想深入理解LLM底层逻辑的开发者。作者从数据准备、模型架构设计（如Transformer实现）、预训练到微调逐步展开，配合代码和示意图讲解。
- 《动手实践大型语言模型》（GitHub开源项目）
这是一个代码驱动的实战指南，提供大量Python示例和Jupyter Notebook案例，覆盖BERT、GPT、LLaMA等模型的内部原理。书中还涉及多模态应用和检索增强生成（RAG），例如用LangChain框架构建智能客服系统。
从词嵌入、分词到微调策略的全流程代码实践，适合快速将理论转化为工程能力。
多模态章节可与你的视觉背景结合，例如探索文本-图像联合建模任务。
三、拓展与深化：前沿技术与工具链
- 《大模型技术30讲》（Sebastian Raschka）
这本书采用问答形式，深入解析LLM的核心问题，例如训练效率优化、模型评测方法、多模态架构设计等。书中包含丰富的图表和练习，适合作为技术手册随时查阅。
对Transformer在CV和NLP中的差异有专门分析（如ViT与CNN的对比），帮助你将视觉经验迁移到语言模型。
包含模型压缩、分布式训练等工程问题，适合未来向工业级应用拓展。
- 《LangChain编程：从入门到实践》
若你计划快速开发LLM应用，这本书是必读工具指南。它详解LangChain六大组件（模型输入/输出、检索、记忆、代理等），并通过案例教学实现从理论到落地的闭环。
教你如何将LLM与外部工具链结合，例如构建基于视觉-语言交互的多模态机器人。
提供端到端代码，例如利用检索增强生成（RAG）优化模型的知识库查询能力。
四、学习路径建议
- 第一阶段（1-2周）：
阅读《大模型基础》第一章（语言模型基础）和第三章（Prompt工程），搭配GitHub代码复现经典案例（如Transformer的注意力矩阵可视化）。
用《Build a Large Language Model》实现一个迷你版GPT，理解自回归生成和位置编码的核心逻辑。
- 第二阶段（3-4周）：
学习《大规模语言模型：从理论到实践》中的预训练和微调章节，尝试在HuggingFace上微调LLaMA或BERT模型。
结合《动手实践大型语言模型》中的多模态案例，探索视觉-语言联合任务（如图像描述生成）。
- 第三阶段（专题突破）：
用《LangChain编程》构建一个检索增强生成（RAG）系统，例如将视觉模型输出的特征与LLM结合，实现图文问答。
参考《大模型技术30讲》中的模型评测方法，设计针对垂直场景的评估指标（如生成文本的语义一致性）。
想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
- 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
- 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》。
二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！
1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：
3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
![]()
三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！
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】
![]()
四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份
不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！
)
