免费课程：AI大模型原理与架构入门到精通

AI大模型原理与架构入门到精通是什么

《AI大模型原理与架构入门到精通》改编自开源书《大模型原理与架构》（作者杨保华 yeasy，《Docker——从入门到实践》作者），一本深入剖析 Transformer 与大语言模型设计原理的硬核教程。全书 14 章 73 节加附录，四大部分：基础篇讲注意力机制与核心组件，训练篇讲预训练与分布式训练、对齐，推理与部署篇讲解码策略与推理引擎，模型与前沿篇讲 BERT/GPT/Llama/DeepSeek 家族与 MoE、状态空间模型等架构创新。不止讲「是什么」，更讲「为什么这样设计」——每个公式背后的直觉、每次架构演进的动机与权衡。

AI大模型原理与架构入门到精通适合谁

• 想真正理解大模型的技术人
  ：不满足于会调用 API，想知道注意力、位置编码、KV 缓存背后的原理
• AI 工程师与算法工程师
  ：需要系统掌握预训练、微调对齐、推理优化的完整知识体系
• 准备转型大模型方向的开发者
  ：从传统后端/前端转 AI，需要一份从架构到部署的完整地图
• 相关专业的学生与研究者
  ：配合论文阅读，建立从数学原理到工程实践的桥梁

学完AI大模型原理与架构入门到精通能解决什么问题

• 看懂注意力机制：为什么自注意力要除以根号 d、多头为什么比单头好、因果掩码怎么工作
• 理解训练全流程：预训练目标函数、学习率调度、ZeRO 与张量并行、RLHF 与 DPO 对齐
• 掌握推理优化：KV 缓存、FlashAttention 的 IO 感知设计、量化与投机解码的加速原理
• 建立模型认知地图：BERT 到 GPT-4、Llama 到 DeepSeek，每个模型家族的设计取舍
• 判断前沿趋势：MoE、状态空间模型、推理时计算、长上下文，哪些是真创新哪些是包装

AI大模型原理与架构入门到精通学习步骤

第一章 从序列建模到 Transformer

从 RNN 的梯度困境讲到注意力机制的诞生，理解 Transformer 为什么能引发深度学习最深刻的范式变革。

• 1.1 序列建模的根本挑战
• 1.2 RNN 与 CNN：成就与瓶颈
• 1.3 注意力的诞生：让模型学会“看哪里”
• 1.4 Transformer 的提出与核心思想
• 1.5 里程碑时刻：从学术论文到产业变革

第二章 注意力机制：为什么它是核心

查询-键-值、缩放点积、多头注意力、因果掩码——逐层拆解注意力机制的每个设计直觉与数学原理。

• 2.1 查询-键-值：一种信息检索的直觉
• 2.2 缩放点积注意力：为什么要除以根号 d
• 2.3 多头注意力：为什么多个子空间更好
• 2.4 自注意力、交叉注意力与因果掩码
• 2.5 注意力的代价：复杂度与局限

第三章 Transformer 核心组件解析

分词、词嵌入、位置编码、前馈网络、残差连接、层归一化，看清完整架构的每个零件如何协同工作。

• 3.1 分词：从文本到词元
• 3.2 词嵌入：从离散符号到连续向量
• 3.3 位置编码：为什么顺序信息必须显式注入
• 3.4 前馈网络：Transformer 的“记忆层”
• 3.5 残差连接：梯度为什么能流过百层网络
• 3.6 层归一化：为什么选择 LayerNorm 而非 BatchNorm
• 3.7 编码器-解码器：完整架构如何协同工作

第四章 位置编码的设计哲学

正弦位置编码、可学习位置编码、旋转位置编码（RoPE）、ALiBi——顺序信息为什么必须显式注入。

• 4.1 正弦位置编码：频率与外推的直觉
• 4.2 可学习位置编码：灵活性与局限
• 4.3 旋转位置编码：为什么旋转能编码相对位置
• 4.4 ALiBi 与其他相对位置方案

第五章 预训练：预测下一个词为何能学到知识

自回归语言模型、掩码语言模型、编码器-解码器预训练，以及规模定律与数据质量的博弈。

• 5.1 自回归语言模型：从左到右的世界观
• 5.2 掩码语言模型：完形填空的智慧
• 5.3 编码器-解码器预训练：两种范式的统一
• 5.4 预训练数据：规模定律与数据质量的博弈

第六章 训练技术的底层逻辑

损失函数与 Adam 优化器、学习率先预热再衰减、正则化策略、批次与序列长度的效率质量平衡。

• 6.1 损失函数与优化器：为什么选择 Adam
• 6.2 学习率调度：为什么需要先预热再衰减
• 6.3 正则化策略：防止过拟合的多重手段
• 6.4 批次与序列长度：效率与质量的平衡

第七章 大规模分布式训练

数据并行、ZeRO、张量并行、流水线并行、激活重计算、混合精度、检查点容错——大模型训练的工程全貌。

• 7.1 数据并行：为什么简单复制就能加速
• 7.2 ZeRO 优化：如何突破单卡显存限制
• 7.3 模型并行与张量并行：拆分权重的艺术
• 7.4 流水线并行与混合并行策略
• 7.5 激活重计算：用时间换空间的艺术
• 7.6 混合精度训练：精度与速度的权衡
• 7.7 检查点管理与容错

第八章 从预训练到对齐：让模型有用且安全

SFT、RLHF、DPO、参数高效微调（LoRA），以及微调会怎么坏的四种失败模式与共同判据。

• 8.1 监督微调：教模型“怎么回答”
• 8.2 RLHF：为什么需要人类反馈参与训练
• 8.3 DPO 与新型对齐：从复杂到简洁的演化
• 8.4 参数高效微调：为什么不必更新所有参数
• 8.5 微调会怎么坏：四种失败模式与一条共同判据

第九章 解码策略：模型如何生成文本

自回归解码、贪心与束搜索、温度/Top-k/Top-p 采样、Gumbel-Max、结构化输出与约束解码。

• 9.1 自回归解码：逐词生成的机制
• 9.2 贪心搜索与束搜索：确定性与近似搜索
• 9.3 采样策略：温度、Top-k 与 Top-p 的设计直觉
• 9.4 结构化输出与约束解码

第十章 推理优化：让模型跑得更快更省

KV 缓存、批量推理、FlashAttention 的 IO 感知设计、模型量化、剪枝蒸馏、投机解码。

• 10.1 推理瓶颈分析：计算密集还是访存密集
• 10.2 KV 缓存：为什么能避免重复计算
• 10.3 FlashAttention：IO 感知的算法设计
• 10.4 模型量化：用更少的位数表示权重与激活值
• 10.5 剪枝与知识蒸馏：模型瘦身的两条路
• 10.6 投机解码：为什么“先猜后验”能加速

第十一章 推理引擎与生产部署

推理引擎架构、连续批处理与 PagedAttention、分离式 Prefill-Decode、硬件选型与生产最佳实践。

• 11.1 推理引擎架构概览
• 11.2 连续批处理与 PagedAttention
• 11.3 分离式 Prefill-Decode 架构
• 11.4 硬件选型：GPU、TPU 与专用加速器
• 11.5 生产部署最佳实践

第十二章 编码器系列模型

BERT 的双向理解突破，RoBERTa、ALBERT、ELECTRA 的改进之路，Longformer 与 BigBird 长文本方案。

• 12.1 BERT：双向理解的突破
• 12.2 RoBERTa、ALBERT 与 ELECTRA：BERT 的改进之路
• 12.3 长文本编码器：Longformer 与 BigBird

第十三章 解码器系列与主流 LLM

GPT 系列的扩展之路、Llama 开放权重如何改变格局、DeepSeek 与 Gemini 等前沿模型、T5 与 BART。

• 13.1 GPT 系列：从语言模型到通用能力平台的扩展之路
• 13.2 Llama 家族：开放权重如何改变 LLM 格局
• 13.3 DeepSeek、Gemini 与其他前沿模型
• 13.4 编码器-解码器模型：T5 与 BART 的设计选择

第十四章 架构创新与未来趋势

高效注意力、MoE、状态空间模型、多模态 Transformer、AI Agent 工具调用、推理时计算、长上下文、可解释性。

• 14.1 高效注意力：突破平方复杂度的瓶颈
• 14.2 混合专家模型：为什么不必激活所有参数
• 14.3 状态空间模型与混合架构：注意力的挑战者
• 14.4 多模态 Transformer：统一不同模态的表示
• 14.5 AI Agent 与工具调用：让模型从“说”到“做”
• 14.6 推理时计算扩展：让模型学会深度思考
• 14.7 长上下文技术：从理论到工程实践
• 14.8 机制可解释性：打开黑箱
• 14.9 未来展望

附录

• 附录 A.1 数学基础速查
• 附录 A.2 PyTorch 实现示例
• 附录 A.3 主流模型参数速查表
• 附录 A.4 推荐阅读与参考文献
• 附录 A.5 快变事实核验表

AI大模型原理与架构入门到精通延伸阅读（最新更新时间：2026-09-01）

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信息来源

• 原著仓库：https://github.com/yeasy/llm_internals
• 在线阅读：https://yeasy.gitbook.io/llm_internals
• 作者：杨保华（yeasy），《Docker——从入门到实践》作者
• 版权协议：CC BY-NC-SA 4.0（署名-非商业性使用-相同方式共享），转载本手册内容请遵守原书协议