如果大模型真的会“读书”，它最该读哪些？
这是一个脑洞，也是一次反向思考。
毕竟，大模型的成长过程，本质上就是在“读”——它读的是网页、代码、论文、文档......所有文字都会被转化成 token，成为它能力的基石。语言模型的理解与生成，其实是建立在海量阅读的基础上的。
所以，当我们想更好地理解大模型时，不妨也来问问自己：有哪些书，能帮我们站在大模型的视角，反向理解它是怎么来的、怎么工作的、怎么能用得更好？
今天，我们就从“它可能想读的书”中，选出五本值得认真读一遍的大模型技术相关图书。它们不仅是大模型的“知识补丁”，更是我们在 AI 时代不断进阶的底层支撑。
📘《图解大模型》
《图解大模型：生成式AI原理与实战》
[沙特] 杰伊·阿拉马尔，[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著
李博杰 | 译
如果大模型想更“直观”地认识自己，它可能会翻开这本书。
这本《图解大模型》用 300 多幅全彩插图把复杂的大模型技术画出来，不用绕弯子、直接看图说话。书中不仅系统讲解了 原理、开发、优化 等关键环节，还有真实数据集和典型实战项目，能一边读一边练。
✨ 特别推荐亮点：
18 幅图深度图解 DeepSeek 底层机制
附送 200 道大模型面试题
一键运行代码资源 + 视频教程
适合各类初学者入门，看图就能学懂大模型。
📘《从零构建大模型》
《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著
覃立波，冯骁骋，刘乾 ｜ 译
这本书可以说是“大模型创造自己的说明书”。
作者是 GitHub 44k 爆款项目 LLMs-from-scratch 的创建者，在 Lightning AI 担任大模型工程师，手把手带领读者用 Python 从零实现一个类 ChatGPT 的模型。
✨ 特别推荐亮点：
推理机制、模型结构、训练流程全解析
新增构建 DeepSeek 推理模型的实战方法
GitHub 4 万星配套代码 + 视频资源
如果你想只用一台笔记本，就造出“小 GPT”，这本书值得认真读一遍。
📘《百面大模型》
《百面大模型》
包梦蛟，刘如日，朱俊达 | 著
大模型自己的面试题库！
《百面大模型》收录了近 100 道高频真题，涵盖 MoE、RLHF、FlashAttention、智能体、DeepSeek 等技术核心知识点，作者按考点分类整理，适合系统性刷题或查漏补缺。
✨ 特别推荐亮点：
面试题按知识点分类，难度从二星到五星
由 AI 大V 包包大人领衔，美团大模型专家+北航团队合著
刘群、周明、郑耀威等 8 位大佬联名推荐
正在准备大模型相关岗位面试？这本必须拥有姓名！
📘《大模型应用开发极简入门（第2版）》
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》
奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著
何文斯 | 译
如果想快速上手大模型开发，它大概率会先推荐你读这本。
别看名字里有“极简”两个字，内容却非常扎实。只用 2 小时，就能带你构建第一个原生 AI 应用，深入理解提示工程、RAG、Agent 等热门应用框架。
✨ 特别推荐亮点：
系统讲解大模型核心组件：RAG、微调、Agent
上手就能做项目，专治“想动手却下不了手”
适合时间有限但想搞懂全局的你
适合一边看一边实践，从“知道”到“做到”只差这本书。
📘《大模型技术30讲》
《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著
叶文滔 ｜ 译
如果大模型在读“自我哲学”，它可能正在翻这本《大模型技术30讲》。
作者同样是 LLMs-from-scratch 作者，用独特的一问一答方式探讨当下最核心的大模型问题，从技术原理到工程挑战，兼顾深度与可读性。
✨ 特别推荐亮点：
一问一答风格，清晰易懂，适合碎片时间阅读
60 道练习题配套源码
业界推荐阵容豪华，Chip Huyen、Chris Albon 等强力背书
适合对大模型有一定了解、想系统进阶的读者。
从某种意义上说，大模型的“阅读”让它变聪明；而我们阅读关于它的书，也能让自己变得更强大。
这几本书，有的适合入门看懂，有的适合动手实践，有的帮助你系统补全认知。它们不只是你了解大模型的最佳教程，更是你站稳 AI 时代、向上生长的工具箱。
如果你正在找一本“值得认真读”的 AI 书，那不如先从这五本书开始。
如果你觉得自己啃书太孤单，咱们抱团学习，一起进步！快来扫码进群吧~👇
扫一扫
5
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
