2022 年底，ChatGPT 的横空出世改变了人们对人工智能的认知，也给自然语言处理（Natural Language Process，NLP）领域带来了阶段性的变革，以 GPT 系列模型为代表的大语言模型（Large Language Model，LLM）成为 NLP 乃至人工智能领域的研究主流。自 2023 年至今，LLM 始终是人工智能领域的核心话题，引发了一轮又一轮的科技浪潮。
LLM 其实是 NLP 领域经典研究方法预训练语言模型（Pretrain Language Model，PLM）的一种衍生成果。NLP 领域聚焦于人类书写的自然语言文本的处理、理解和生成，从诞生至今经历了符号主义阶段、统计学习阶段、深度学习阶段、预训练模型阶段到而今大模型阶段的多次变革。以 GPT、BERT 为代表的 PLM 是上一阶段 NLP 领域的核心研究成果，以注意力机制为模型架构，通过预训练-微调的阶段思想通过在海量无监督文本上进行自监督预训练，实现了强大的自然语言理解能力。但是，传统的 PLM 仍然依赖于一定量有监督数据进行下游任务微调，且在自然语言生成任务上性能还不尽如人意，NLP 系统的性能距离人们所期待的通用人工智能还有不小的差距。
LLM 是在 PLM 的基础上，通过大量扩大模型参数、预训练数据规模，并引入指令微调、人类反馈强化学习等手段实现的突破性成果。相较于传统 PLM，LLM 具备涌现能力，具有强大的上下文学习能力、指令理解能力和文本生成能力。在大模型阶段，NLP 研究者可以一定程度抛弃大量的监督数据标注工作，通过提供少量监督示例，LLM 即能在指定下游任务上达到媲美大规模微调 PLM 的性能。同时，强大的指令理解能力与文本生成能力使 LLM 能够直接、高效、准确地响应用户指令，从而真正向通用人工智能的目标逼近。
LLM 的突破性进展激发了 NLP 领域乃至整个人工智能领域的研究热度，海内外高校、研究院、大厂乃至众多传统领域企业都投入到 LLM 研究的浪潮中。自 2023 年至今，LLM 阶段性成果层出不穷，模型性能不断刷新上限，从一开始的 ChatGPT，到 GPT-4，再到以 DeepSeek-R1 为代表的推理大模型、以 Qwen-VL 为代表的多模态大模型等更强大、更定制化的模型，LLM 应用也不断涌现出能够提升实际生产力、赋能用户实际生活的创新应用，从”百模大战“到”Agent 元年“，LLM 基座研究或许已趋向稳定的格局，LLM 的研究始终方兴未艾。可以肯定的是，在并不遥远的未来，LLM 及以 LLM 为基础的应用一定会成为人们生活中的基础设施，与每个人的生活、学习、工作密不可分。
在这样的背景下，深入理解、掌握 LLM 原理，能够动手应用、训练任意一个 LLM 的能力，对每一位 NLP 研究者乃至其他领域的 AI 研究者至关重要。我们在 2023年底分别创建了 self-llm（开源大模型食用指南：https://github.com/datawhalechina/self-llm ）、llm-universe（动手学大模型应用开发：https://github.com/datawhalechina/llm-universe ）两个原创开源大模型教程，前者旨在为开发者提供一站式开源 LLM 部署、推理、微调的使用教程，后者旨在指导开发者从零开始搭建自己的 LLM 应用。两个教程都帮助到了广泛的国内外开发者，也获得了众多开发者的支持和认可，在学习者的反馈中，我们发现目前还缺乏一个从零开始讲解 LLM 原理、并引导学习者亲手搭建、训练 LLM 的完整教程。
鉴于此，我们编写了这本结合 LLM 原理及实战的教程。本书将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如何亲手搭建、训练一个 LLM，期以实现授之以鱼，更授之以渔。希望读者能从这本书开始走入 LLM 的浩瀚世界，探索 LLM 的无尽可能。