AI之Books：《语言之舞：大语言模型应用实战全书》新书预告—三年磨一剑：我把大模型的“武功秘籍”榨成了这杯38万字“浓缩咖啡”
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2026.09，博主第三本“AI Agent与Harness Engineering实战”新书即将出版！
2026.06，博主2本AI书籍已被几十所高校图书馆收录：清华、北大、浙大、上海交大、武大、西安交大、同济、北航、北师大……
2026.01，《数据驱动：机器学习实战之道》和《语言之舞：大语言模型应用实战全书》，2025年各销量已经超过上万本！
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三年磨一剑：我把大模型的“武功秘籍”榨成了这杯38万字“浓缩咖啡”
为什么非要死磕这本书？
为什么敢叫“实战全书”？
68万→38万字，刀下留的都是什么魂？
翻开书，你能“偷”到什么硬货？
�� 工程师最恨的“魔鬼细节”
�� 产品经理最馋的“场景弹药”
�� 创业者最怕的“成本刺客”
为什么敢说“读这本书=省200小时”？
有读者问我：“处女座写书是不是连逗号间距都要校准？”
致谢页里藏着彩蛋：
写在最后：这本书像我的“技术告白”
⏰ 限时彩蛋：
2026年资讯更新
2026.09，博主第三本“AI Agent与Harness Engineering实战”新书即将出版！
目前该书已经累计55万字，正在校核与缩减中，敬请期待！
2026.06，博主2本AI书籍已被几十所高校图书馆收录：清华、北大、浙大、上海交大、武大、西安交大、同济、北航、北师大……
最新好消息！《数据驱动：机器学习实战之道》和《语言之舞：大语言模型应用实战全书》已被几十所所高校图书馆收录，包括清华、北大、浙大、上海交大、武大、西安交大、同济、北航、北师大、天津大学、华东师大和西湖大学等等。欢迎各大高校师生检索借阅，也欢迎关注这两本实战型新书，如有任何问题，均可留言评论沟通。
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2026.01，《数据驱动：机器学习实战之道》和《语言之舞：大语言模型应用实战全书》，2025年各销量已经超过上万本！
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三年磨一剑：我把大模型的“武功秘籍”榨成了这杯38万字“浓缩咖啡”
一、LLMs的发展史 7 1.1、NLP技术发展的四波浪潮 8 1.1.1、SLMs(统计语言模型) 11 1.1.2、NLMs(神经语言模型) 13 1.1.3、PLMs(预训练语言模型) 18 1.1.4、LLMs(大语言模型) 20 1.1.5、NLP领域的多种技术对比 26 1.1.6、代码实战 31 1.2、LLMs发展的重要历史节点 33 1.2.1、2017年诞生Transformer架构(NLMs新的里程碑) 33 1.2.2、2017至今基于Transformer系列的PLMs列表 34 1.2.3、2019年以来的LLMs(B级以上) 35 1.2.4、两大代表性模型对比：GPT-1和BERT 38 1.2.5、LLMs能力发展的三个阶段：基础→涌现→增强 40 1.3、LLMs家族的简介 41 1.3.1、GPT家族 42 1.3.2、LLaMA家族 52 1.3.3、PaLM家族 61 1.3.4、GLM家族 63 1.3.5、Qwen家族 69 二、LLMs的核心要素 69 2.1、大规模数据 70 2.1.1、常用的预训练数据 72 2.1.2、常用的微调数据 78 2.1.3、现有LLM预训练数据中各种数据源的比例 87 2.2、模型架构 88 2.2.1、Transformer结构 88 2.2.2、基于Transformer的三大主流LLMs架构 91 2.2.3、代码实战 113 2.3、模型评估体系—指标与基准 114 2.3.1、模型评估指标 116 2.3.2、大模型评估基准 130 2.3.3、评估维度的分类 137 2.3.4、内容安全的评估 143 2.4、模型优化 148 2.4.1、Transformer架构本身优化 148 2.4.2、新的模型架构—超越传统注意力机制的新型架构 163 2.4.3、模型集成或合并 164 2.5、模型解码机制 173 2.6、模型训练与使用的四大阶段对比 176 三、LLMs构建流程 179 3.1、数据准备并初步清洗 181 3.1.1、数据采集 182 3.1.2、数据过滤 184 3.1.3、实战案例 191 3.2、数据预处理 192 3.2.1、数据精洗 193 3.2.2、分词及其预处理 193 3.2.3、分词器 208 3.2.4、定义模型的输入 213 3.2.5、案例理解本章节的核心思路 216 3.3、模型预训练与评估 217 3.3.1、模型搭建 217 3.3.2、模型预训练与优化 222 3.3.3、预训练后评估 257 3.4、模型微调与策略 264 3.4.1、LLMs知识更新的概述 264 3.4.2、模型微调 266 3.4.3、微调策略 291 3.5、模型推理与优化 324 3.5.1、模型推理概述 324 3.5.2、推理阶段可调参数 327 3.5.3、模型推理加速主流技术 328 四、LLMs的模型部署与监控 346 4.1、模型部署 347 4.1.1、模型部署的概述 347 4.1.2、分布式训练环境中服务器的软硬配置 348 4.1.3、Docker部署 350 4.2、模型监控与维护 351 4.3、实战案例 352 (1)、基于多台服务器进行分布式训练的设计思路 352 (2)、基于多台服务器进行分布式训练的python代码示例 353 五、LLMs的微调与推理部署实战案例 353 5.1、基于LLaMA-3模型实战 354 5.1.1、微调实战 354 5.1.2、推理部署实战 359 5.1.3、在线测试使用实战 369 5.2、基于ChatGLM-3模型实战 372 5.2.1、微调实战 372 5.2.2、推理部署实战 379 5.2.3、在线测试使用实战 383 5.3、基于GPT-4o模型实战 384 5.3.1、基于官方API在线推理测试 384 5.3.2、基于官方Web界面在线测试 385 5.4、基于GLM-4模型实战 389 5.4.1、微调实战 389 5.4.2、推理部署实战 391 5.4.3、在线使用实战 395 5.5、基于Qwen-2系列模型实战 397 5.5.1、微调实战 397 5.5.2、推理部署实战 398 5.5.3、在线测试使用实战 400 六、LLMs项目的构建与应用 401 6.1、生成式AI项目生命周期的流程 402 6.2、企业级LLMs构建与实现的通用流程 406 6.2.1、如何选择优质的应用场景 407 6.2.2、如何实现企业级ChatGPT 411 6.3、基于LLM(作为技术手段)的研究方向 418 6.3.1、自然语言处理（NLP）任务 418 6.3.2、信息检索和推荐系统 418 6.3.3、多模态和知识图谱增强 419 6.3.4、基于LLM的智能体 419 6.4、基于LLM(作为工具)的领域应用 420 6.5、基于LLM的企业级需求和应用场景 420 6.5.1、LLM的结构化输出 421 七、LLMs的基础用法 423 7.1、提示工程的概述 423 7.2、提示的设计要素和策略 427 7.2.1、提示的设计要素 427 7.2.2、提示词内容的设计策略 428 7.3、提示设计的方法论 431 7.3.1、ICL上下文学习 431 7.3.2、CoT思路链提示 433 7.3.3、PaS/PCTS规划复杂任务解决 436 7.3.4、对比ICL、CoT、PCTaS 437 7.3.5、提示设计方法论分类 438 7.4、提示设计实践指南和优秀框架 441 7.4.1、主流大模型企业推荐的提示词示例 441 7.4.2、引导LLMs提示的一些官方内嵌示例 450 7.4.3、提示设计的优秀框架 454 八、LLMs的进阶与增强用法 455 8.1、LLM的局限性及其解决方案 456 8.1.1、LLMs中幻觉现象的简介与解决 457 8.1.2、LLMs中毒性现象的简介与解决 459 8.1.3、LLMs中虚假信息现象的简介与解决 460 8.2、RAG 460 8.2.1、RAG的概述 460 8.2.2、RAG的失败案例及其优化 471 8.2.3、RAG的发展及其挑战 496 8.2.4、RAG的最新研究 497 8.2.5、RAG案例实战 502 8.3、ETA 509 8.3.1、ETA的概述 509 8.3.2、ETA实战 515 8.3.3、工具调用排行榜 518 8.4、Agent 519 8.4.1、Agent概述 519 8.4.2、Agent常用能力 528 8.4.3、Agent设计的思想和主流模式 531 8.4.4、Agent应用的分类 540 8.4.5、Agent实战(规划+使用工具+交互) 541 8.5、长上下文建模 543 8.5.1、大窗口技术的概述：关心输入端 543 8.5.2、长上下文建模实战案例 546 8.5.3、长文本生成技术的概述：侧重输出端 547 8.6、技术探讨与分析 547 8.6.1、RAG技术与大窗口技术的争论—冲突还是共生 547 8.6.2、Agent技术的自主性与ETA技术的可控性权衡的争论 549 九、LLMs的训练/推理框架、部署工具和提示库 551 9.1、LLMs的开发框架 551 9.1.1、侧重数据处理的库或框架 551 9.1.2、侧重模型构建的库或框架 552 9.2、LLMs的训练、评估、微调和推理框架 554 9.2.1、侧重训练的库或框架 554 9.2.2、侧重评估的库或框架 557 9.2.3、侧重微调的库或框架 557 9.2.4、侧重推理的库或框架 559 9.3、LLMs的部署和应用工具 562 9.3.1、Web框架和API服务 562 9.3.2、请求和并发处理 563 9.3.3、用户和界面库 563 9.3.4、实验跟踪和可视化 564 9.3.5、容器化和编排 564 9.3.6、高级的LLM部署和服务工具 565 9.4、LLMs的向量数据库 566 十、挑战与未来方向 567 10.1、数据的偏见与公平性 567 10.2、模型的可解释性和透明度 568 10.3、模型的规模与资源消耗 569 10.4、模型的多模态能力 570 10.5、知识的整合与更新 571 10.6、内容安全和道德伦理 572 10.7、与其他AI技术的集成 574 十一、附录：资源和工具 575朋友们，我是那个被你们调侃“代码洁癖”的处女座程序猿。
今天不聊星座，只干一件事：亲手把这本压箱底的《语言之舞》推到你们面前。
有人说：“大模型的书要么像天书，要么像拼凑的网文。”
我深以为然——所以过去三年，我干了两件“轴”事：
把68万字初稿砍到38万字，刀刀见血，只留真干货；
给每行代码都套上“防秃注释”，连实习生都能笑着跑通Qwen系列微调全流程。
这本书不是写出来的，是三年间用爆肝的咖啡和踩塌的坑夯出来的！
为什么非要死磕这本书？
粉丝常问我：“大佬，LLM教程满天飞，缺你这本吗？”
我的答案藏在致谢页第一行：
“献给所有被‘玩具级demo’和‘天书论文’反复蹂躏的战士”
当看到同行被两种东西折磨：
“5分钟部署LLaMA-3” → 部署完只会调API
“百页Transformer数学推导” → 看完仍不会微调模型
我忍无可忍掀了键盘：不如自己写本“人间真实”的！
为什么敢叫“实战全书”？
▶️ 当你翻到第五章：会看到LLaMA、ChatGLM、Qwen像乐高一样被拆解重组，部署代码精确到命令行标点；
▶️ 当你跳到第八章：RAG和Agent的案例里藏着我踩过的坑——比如如何让模型不说“根据我的知识库”这种废话；
▶️ 甚至第十章：我直接摊牌了当前LLM的七大致命软肋，连Hinton老爷子看了都点头。
68万→38万字，刀下留的都是什么魂？
砍掉的30万字，是这三种“水”：
❌ “正确的废话” → 比如“数据很重要”（谁不知道？）
❌ “炫技式代码” → 十层嵌套的lambda表达式（除了装X有何用？）
❌ “过期技术” → 2023年前的部署方案（现在GPU坟头草都两米高了）
留下的全是“黄金颗粒”：
✅ 第五章：用同一份业务数据微调LLaMA、ChatGLM、Qwen，对比效果差异 → 选模型不再靠玄学
✅ 第四章：模型监控报警阈值设多少？ → 附赠我深夜被企业微信炸醒的日志截图
✅ 第八章：复现我接过的医药客服Agent项目，连“如何让模型不说‘根据我的知识库’”这种脏招都交代
翻开书，你能“偷”到什么硬货？
�� 工程师最恨的“魔鬼细节”
- 数据清洗时中文分词的坑（比如“黑天鹅事件”被切成“黑/天鹅/事件”→模型直接崩盘）
- 微调时学习率多0.001的惨案 → 训到第3天损失函数突然跳水（附挽救方案）
- 消费级显卡跑千亿模型 → 量化压缩的“七伤拳”心法（第六章企业级迁移篇）
�� 产品经理最馋的“场景弹药”
- 教育行业：用RAG给高考题生成解析 → 关键不是答对题，是模仿特级教师讲题风格（第七章提示工程）
- 电商行业：客服话术冷启动 → 如何让LLM学会说“亲”而不是“尊敬的客户”（第九章Agent实战）
�� 创业者最怕的“成本刺客”
- 模型部署选云服务还是本地？ → 附某创业公司因账单暴增裁员的血泪对照表（第四章）
- 推理延迟压到200ms的秘密 → 不是加机器，是改一行Torch配置（第五章Qwen实战）
为什么敢说“读这本书=省200小时”？
上周有位读者凌晨私信我：
“按您书里第六章搭了个招标书生成系统，甲方验收时问我是不是找了外包团队”
因为我埋了这些“时间胶囊”：
- 提示词库：金融/医疗/法律等12个领域的Prompt模板（扫码直接薅）
- 避坑清单：训练时遇到loss震荡/显存爆炸的多种解法（附错误日志截图）
- 工具地图：从PyTorch到vLLM，部署工具选型打分表（第九章已分类标红）
有读者问我：“处女座写书是不是连逗号间距都要校准？”
——是的。但更关键的是：这本书能让你每天少加几个小时的班。
企业级项目构建（第六章）、模型监控玄学（第四章）、提示词黑话翻译（第七章）… 这些让工程师头皮发麻的痛点，都被钉成了标本。
出版社编辑崩溃：“你连参考文献的DOI号都要校验三次？”
我：“万一读者复制粘贴报错呢？”（处女座执着）
致谢页里藏着彩蛋：
“感谢我老婆，毕竟写书三年她以为我出轨了ChatGPT。”
写在最后：这本书像我的“技术告白”
致谢里那句 “感谢老婆容忍我‘出轨’ChatGPT”是真事：
有次她生日，我对着GPT-4写情书，结果开头是 “亲爱的{用户}，根据您的需求生成以下浪漫语句…”——这本书教会你写代码，也教你做个真人
如果你正在：
✅ 想用LLM落地业务却总卡在“玩具级demo”
✅ 受够碎片化教程渴望系统知识树
✅ 好奇千亿参数模型如何跑在消费级显卡上
那么，这本书就是你技术栈的“防脱发套餐”。
如果你符合以下任意一条：
看教程时总怀疑 “他肯定跳步了！”
被老板逼问 “咱能做个自己的GPT吗？” 时头皮发麻
想用LLM搞钱，但卡在 “玩具级→生产级” 的深渊前
那么，这本书就是你技术生涯的“急救包”
⏰ 限时彩蛋：
前500名下单读者，可得我整理的 《LLM人话术语表》（把“注意力机制”翻译成“模型记重点的方法”的那种）
扫下图，把三年实战功力抱回家 ��
