GPT图解 大模型是怎样构建的

这本书最见功力的地方，在于它没有停留在'ChatGPT是什么'的猎奇层面，而是把读者带到'GPT是怎么被造出来的'。作者沿着一条清晰的技术演进线，从N-Gram、词袋模型，一路走到Transformer，让读者看到每一项新架构都是为解决前一项的痛点而生：NPLM固定上下文窗口的局限催生了RNN，梯度消失又催生了LSTM，长序列的难题则催生了注意力机制。这种'问题—突破—再出问题'的叙事，使技术不再是孤立的公式，而是一场有因果的接力。更难得的是，书中保留了大量可运行的代码，读者需动手复现才能真正吃懂Transformer。它适合愿意啃代码、想理解底层逻辑的人；若只想了解大模型概念，或许会觉得繁琐。

黄佳，笔名咖哥，新加坡科技研究局人工智能研究员。主攻方向为 NLP 大模型的研发与应用、持续学习、AI in FinTech。黄佳深耕人工智能领域多年，积累了丰富的科研项目和政府、银行、能源、医疗等领域 AI 项目落地实战经验，目前正与 PlatoX.AI 展开富有前景的技术合作。曾著有《零基础学机器学习》《数据分析咖哥十话》等多部畅销书。同时，在极客时间开设专栏《零基础实战机器学习》《LangChain 实战课》，在深蓝学院开设视频课程“生成式预训练语言模型：理论与实战”。