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主编推荐语

大语言模型实用教程,全面讲解NLP原理与应用案例。

内容简介

本书首先从自然语言处理基础和神经网络原理出发,逐步引领读者深入了解大语言模型的构建与训练方法。通过系统讲解Transformer架构,使读者能够理解其核心机制。与传统的教材不同,本书强调实践与应用。通过大量实例,读者将学会如何利用大语言模型进行自然语言生成、文本分类、情感分析等任务,极大地拓展了应用领域。

本书内容丰富,步骤详细,解释了基本概念,并提供了实用示例。读者将首先了解NLP是什么以及关键理论技术,特别是如何通过大型模型来完成NLP中的各种任务。随后,读者将学习当前广泛的自然语言处理和大语言模型相关技术,并了解每种技术的最佳应用场景,包括新的大型语言模型(LLMs)。

在此过程中,本书将介绍相关的自然语言处理Python库。读者不仅将学习NLP的基础知识,还将了解许多实际问题,如获取数据、评估系统、改善系统结果和部署NLP应用程序。

目录

  • 版权信息
  • 序言
  • 前言
  • 主要符号表
  • 第1章 绪论
  • 1.1 自然语言处理概述
  • 1.2 自然语言处理简史
  • 1.3 自然语言处理传统研究内容
  • 1.4 自然语言处理与大模型发展现状
  • 1.5 本书内容安排
  • 1.6 讨论
  • 1.7 习题
  • 第1部分 语言模型基础
  • 第2章 词向量
  • 第3章 统计语言模型
  • 第4章 神经语言模型
  • 第5章 预训练语言模型
  • 第2部分 大模型理论
  • 第6章 大语言模型架构
  • 第7章 多模态大模型架构
  • 第8章 大模型预训练
  • 第9章 大模型微调
  • 第10章 提示工程
  • 第11章 涌现
  • 第12章 大模型评估
  • 第13章 探讨
  • 第3部分 大模型实践
  • 第14章 大模型本地开发
  • 第15章 基于大模型的应用开发
  • 附录
  • 附录A 预备知识
  • 附录B 缩略语表
  • 附录C 术语表
  • 附录D 相关学术会议与学术组织
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。