本书是大语言模型入门书籍，共分为7章，内容由浅入深、逻辑清晰。开篇从大语言模型的基本定义、发展脉络与技术演进讲起，细致拆解Transformer核心架构；随后依次讲解自监督预训练原理、模型高效微调技术、检索增强生成(RAG)框架，以及高质量数据体系构建方法；最后梳理当前主流开源大模型，详解多个实战项目，为读者搭建起清晰的大语言模型学习路径。