2025 年，人工智能依然是科技圈最热的风口。ChatGPT、Claude、DeepSeek 等模型层出不穷，不断刷新人们对 AI 能力的想象。而支撑这一切的，正是大语言模型（LLM）——这个曾经只是大厂的专属！
但问题来了：构建一个属于自己的大模型，真的非得依赖大团队、大算力、大预算不可吗？
其实未必！
Build a Large Language Model (From Scratch) 这本书，正在彻底打破这个思维定式。作者不仅深入讲解了 LLM 的理论和未来，更是在用一套极具操作性的工程路线图，告诉你：即使只有一台普通笔记本，也能从零开始训练一个 LLM。
这本书一上线就引发了全球开发者的广泛关注——GitHub 上斩获 43.7k 星标，Amazon 美区评分高达 4.7 分。
作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）也早就是技术社区里的“红人”了。他的视频教程在 YouTube 上被无数 AI 爱好者点赞收藏，评论区常常出现“看完我就上手了”“原来训练大模型没那么遥不可及”这样的反馈。
不少人看完作者视频教程的学习者，立刻动手实践，甚至已经训练出了属于自己的“小模型”，并在 Hugging Face 上部署 Demo，开源代码，分享日志。
在 YouTube、Twitter 等平台上，#TrainYourOwnLLM 的话题持续升温，评论区几乎被“我居然真的训出来了！”刷屏。可以说，这本书不只是一本讲方法论的工具书，更像是一次大模型开发的行动指南。
作者教学视频地址：
https://space.bilibili.com/3546869640726821
它让 LLM 不再高高在上，而是真正进入了普通开发者的工具箱里。
如果你曾幻想过用自己的代码构建一个大模型，如果你想真正理解 GPT、DeepSeek 等模型背后的运行逻辑，如果你厌倦了只会“调用接口”而不知其所以然——那这本书，可能正是你一直在等的那一本。
封面上有一个公爵夫人，很好辨认，而且这本的内容独一无二
这本书到底讲了啥？
这是一本注重实战、内容透彻的 LLM 入门书。作者手把手带你亲手构建、训练、微调一个属于自己的大模型。从数据准备到预训练，从指令微调到模型部署，每一步都讲得清清楚楚，还配有代码、示意图，手把手带你实现。
另外，作者还在中文版里首次新增了有关 DeepSeek 的深度解析，让读者能够学到最前沿的技术！
（本书内容要点导图）
这不仅仅是一本“教科书”，更是一场硬核的 AI 之旅。当你亲手打造一个 LLM 时，黑盒不再是黑盒，你会真正理解大模型的工作原理，构建出属于自己的应用！
附上中文版思维导图：
作译者是谁？
作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka），极具影响力的人工智能专家，GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的 star 数达 43.7k。
除本书外，他还写作了畅销书《大模型技术30讲》（图灵已出版：不管哪个大模型火，你都绕不开这30个核心技术）和《Python机器学习》。
译者覃立波，中南大学特聘教授，博士生导师。现任中国中文信息学会青工委秘书长。主要研究兴趣为人工智能、自然语言处理、大模型等。曾担任 ACL、EMNLP、NAACL、IJCAI 等国际会议领域主席或高级程序委员会委员。
译者刘乾，新加坡某公司的研究科学家，主要研究方向是代码生成与自然语言推理。他在顶级人工智能会议（如ICLR、NeurIPS、ICML）上发表了数十篇论文，曾获得 2020 年百度奖学金提名奖、北京市 2023 年优秀博士论文提名奖、2024 年 KAUST Rising Stars in AI 等荣誉。
原版读者评价
中文版业内专家评价
我们已迈入了 AI 时代，深刻理解大模型的工作机制极有必要，而这本书可谓深入理解主流生成式AI的实践指南。本书以“亲手构建才是真理解”为核心理念，带领读者从零搭建类 GPT 模型，作者以工程师视角剖析LLM黑箱，通过清晰的代码示例与模块化拆解，完整覆盖模型架构设计、预训练、指令微调等核心环节，是掌握 Transformer 时代模型精髓的必读之作。
——张俊林，新浪微博首席科学家 & AI 研发部负责人
作为一名大模型从业者，我自认为对书中大部分内容已经足够熟悉，但当我看到书稿的时候，仍忍不住认真读了一遍，因为这种文字、代码、图示、注释四合一的讲解方式实在太引人入胜了。不得不说，这是一本从零入门大模型的难得的好书！
——苏剑林，NLP知名博客“科学空间”博主
这真是一本鼓舞人心的书！它激励你将新技能付诸实践。
——Benjamin Muskalla，GitHub 高级工程师
这是目前对语言模型最通俗易懂且全面的解析！其独特而实用的教学方式，能够达到其他方式都无法企及的理解深度。
——Cameron Wolfe，Netflix 资深科学家
塞巴斯蒂安不仅能够将深邃的理论知识与工程实践完美结合，更拥有化繁为简的魔力。这正是你需要的指南！
——Chip Huyen，《设计机器学习系统》与 AI Engineering 作者
本书内容权威且前沿，强烈推荐！
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（文：机器学习算法与自然语言处理）