本书以深入浅出的讲解方式，系统梳理大模型的核心理论、关键技术与落地应用，层层递进地展现大模型的技术体系、发展脉络与前沿趋势。全书立足人工智能领域发展全局，先解读大模型的核心特质，详细阐释其涌现能力、思维链、提示词等关键核心特性，同时梳理从统计语言模型到大型预训练模型的迭代演进历程，拆解大模型依托的神经网络与深度学习底层原理。

书中聚焦深度序列模型、注意力机制、Transformer等核心核心技术，结合DeepSeek、Llama 3、ChatGLM等主流大模型，细致讲解模型部署方案、提示学习方法与微调实操技巧，兼顾理论深度与实践价值。最后立足行业现状，剖析大模型领域的发展机遇、前沿前景与现存技术挑战。本书适合人工智能、深度学习相关专业学生，以及从事大模型研发、落地部署、算法优化的技术从业者与行业爱好者阅读学习。