在2025年的國內AI領域，DeepSeek-R1的發布如同一股強勁的旋風，迅速掀起了開源的熱潮。這款性能卓越的開源大模型不僅開放了獲取權限，還慷慨分享了算法細節與優化策略，此舉極大地激發了整個行業的開放共享精神。
隨著DeepSeek-R1的發布，科研論文、技術博客以及開源社區的討論如雨后春筍般涌現，營造了一種前所未有的開放透明氛圍。這種氛圍不僅加速了AI科研知識的共享與傳播，還吸引了眾多研究者和開發者投身于大模型的創新與應用中。
然而，對于剛剛踏入大模型領域的初學者而言，這些論文和研究中涉及的高階概念卻構成了不小的挑戰。當前，國內外主流的AI教科書大多成書或更新時間較早，未能全面覆蓋本輪生成式AI浪潮的最新發展。許多大模型的“Know How”只能通過一線實踐獲取，并且需要巨大的算力投入。盡管像DeepSeek這樣的AI企業愿意分享此類知識，但這樣的企業仍是少數。
幸運的是，已經有一批一線AI研究者致力于普及大模型的基礎知識和應用經驗。其中，中國人民大學的科研團隊尤為突出。他們在2023年3月底發布了《A Survey of Large Language Models》論文，全面綜述了大模型領域的最新研究成果。此后，該綜述持續更新，截至2025年3月，已更新至第16版，篇幅長達144頁，引用了超過1000篇論文。
基于上述論文，由高等教育出版社正式出版的《大語言模型》一書，為學習者提供了更為系統全面的技術講解。該書由中國人民大學高瓴人工智能學院的趙鑫教授和文繼榮教授領銜主編，博士生李軍毅、周昆和碩士唐天一共同參與編著。作者團隊在大模型領域擁有豐富的研究與開發經驗，曾主導研發了文瀾、玉蘭等大模型。
編者團隊指出，大模型研發的許多訓練細節無法從已有科學文獻中直接獲取，通常需要通過實驗摸索。然而，許多研究人員因缺乏充足的算力資源，無法完成完整的大規模預訓練實驗，從而限制了學術界在AI技術發展中的作用。盡管如此，學術界在AI研究中的獨特價值依然不可替代，其長遠和多元的研究視角對于大模型的基礎理論研究以及AI安全、AI治理等議題具有重要意義。
《大語言模型》一書的出版，為學術界提供了獲取一線大模型知識和實踐經驗的寶貴渠道。該書全面覆蓋了大語言模型訓練與使用的全流程，從預訓練到微調與對齊，從使用技術到評測應用，幫助讀者深入掌握大語言模型的核心技術。在核心算法技術的基礎上，編者團隊還提供了豐富的代碼實戰與講解，并搭配相關的開發工具包LLMBox與YuLan大模型，供讀者深入學習和理解。
書中大量的可視化內容使得相關概念更加易于理解。例如，書中一張圖表展示了基于LLaMA模型的各類衍生工作，通過繼續預訓練、指令微調等方法，LLaMA可以適配到不同的語言和領域。
《大語言模型》一書發布時，得到了多位知名AI學者的推薦。北京智源人工智能研究院學術顧問委員會主任、美國國家工程院外籍院士張宏江稱贊該書深入結合了編者在大模型研發過程中的第一手經驗，可作為深入學習大模型技術的參考書籍。北京大學講席教授、中國科學院院士鄂維南以及清華大學智能科學講席教授、中國工程院外籍院士張亞勤也為該書撰寫了推薦語。
在AI技術日新月異的今天，《大語言模型》的出版無疑為學習者提供了關于AI前沿技術的最新見解。
