內容大鋼
本書以人文與科技交融的筆觸，引領讀者穿越語言與智能交織的文明長河。從人類語言的起源與數字時代的語言變革切入，本書不僅解析了自然語言處理技術的演進脈絡，更以Transformer架構為錨點，層層揭開大語言模型從數學原理到工程實踐的神秘面紗。書中既有Transformer架構、GPT/BERT等里程碑模型的深度拆解，亦不乏情感分析、跨語言處理等前沿場景的實戰指南，更以Hugging Face生態與LoRA微調、RAG系統開發等硬核技術，為讀者搭建起從理論到落地的完整橋樑。在理性與詩意的交織中，本書不僅是一部技術手冊，更是一扇通向人機協同未來的窗口。
本書適合對人工智慧和自然語言處理感興趣的開發者、研究者及技術愛好者閱讀，通過深入淺出的講解和豐富實戰案例，幫助讀者從零基礎快速掌握大語言模型的核心技術與應用實踐。
目錄
第1章 從語言到智能
1.1 語言的起源
1.1.1 人類語言的起源
1.1.2 語言發展中的重要里程碑
1.2 語言在信息社會中的重要性
1.2.1 數字化時代中的語言變革
1.2.2 社交媒體對語言的影響
1.3 人工智慧時代的語言技術
1.3.1 自然語言處理的定義和應用範圍
1.3.2 機器翻譯與自然語言生成技術
第2章 走近大語言模型
2.1 Transformer：自然語言處理的新趨勢
2.1.1 文本分類
2.1.2 自然語言推理
2.1.3 語義相似度計算
2.1.4 命名實體識別
2.1.5 摘要生成
2.2 Transformer初體驗：大模型的前世今生
2.2.1 Transformer工作原理淺析
2.2.2 代碼示例：Transformer文本處理
2.3 詞嵌入和神經網路：大語言模型的基石
2.3.1 詞嵌入的奇妙世界
2.3.2 詞嵌入與神經網路的融合
2.3.3 神奇的注意力機制
2.3.4 像素級Query-Key-Value機制詳解
2.4 大語言模型：數學的韻律，文本的樂章
2.4.1 從神經網路到大語言模型的演進
2.4.2 大語言模型的概念
2.4.3 大語言模型的架構和特點
第3章 深入理解Transformer核心
3.1 Transformer模型剖析：揭示內核機制
3.1.1 Transformer模型概述
3.1.2 引入編碼器與解碼器
3.2 編碼器：文本信息的變換引擎
3.2.1 詞嵌入和位置編碼
3.2.2 自注意力機制和多頭注意力機制
3.2.3 前饋神經網路層和殘差連接
3.2.4 Dropout正則化機制
3.3 編碼器+解碼器：信息傳遞與生成的精華
3.3.1 交叉注意力機制和輸出分佈計算
3.3.2 掩蔽處理和序列生成
3.4 解碼器:文本生成的要訣
3.4.1 省略交叉注意力機制
3.4.2 自回歸生成任務的應用
3.5 像素級Transformer詳解：中譯英為例
第4章 大語言模型技術精要
4.1 文本解析：語言預測之道探索
4.1.1 文字預測的基本原理
4.1.2 文字預測的學習過程
4.1.3 大模型中的文本預測應用
4.2 GPT：文本生成的靈魂
4.2.1 輸入數據的表示方法
4.2.2 預訓練策略和技術
4.2.3 微調方法和應用
4.2.4 GPT代碼實踐：文本生成
4.3 BERT ﹒RoBERTa：文本編碼的新思路
4.3.1 輸入數據的表示方法
4.3.2 預訓練策略和技術
4.3.3 微調方法和應用
4.3.4 BERT代碼實踐：文本填空
4.4 T5：融合之美 ,文本轉換的全新範式
4.4.1 輸入數據的表示方法
4.4.2 預訓練策略和技術
4.4.3 微調方法和應用
4.4.4 T5代碼實踐：摘要生成
4.5 跨語言模型：多語言處理的新前沿
4.5.1 跨語言模型的優勢和特點
4.5.2 跨語言模型挑戰與策略
4.5.3 多語言模型在實踐中的應用案例
4.6 語言文字處理：微觀視角的文本挖掘
4.6.1 位元組對編碼技術和實踐
4.6.2 WordPiece方法探索和應用
4.6.3 中文文字的處理策略
4.6.4 中文文字處理的前沿探索
4.7 大語言模型的蛻變：技術演進與前瞻展望
4.7.1 模型的提示控制技術
4.7.2 對準技術的重要性
4.7.3 指令微調
4.7.4 ChatGPT與RLHF
4.7.5 DeepSeek
第5章 大語言模型系統開發構建
5.1 Hugging Face基礎：駕馭Transformers
5.1.1 Hugging Face介紹
5.1.2 訪問模型的方式
5.1.3 用Transformers訪問模型
5.2 中文基準測試：窺探性能
5.2.1 數據集組成與構建方法
5.2.2 大模型性能評估指標
5.2.3 CLUE任務與數據集簡介
5.3 實現情感分析模型：探索情感世界的大門
5.3.1 環境搭建與數據準備
5.3.2 數據探索性分析
5.3.3 數據預處理
5.3.4 模型訓練與評估
5.3.5 Early Stopping機制
5.4 情感分析模型的微調分析：情感的微妙之處
5.4.1 查看模型預測的結果
5.4.2 總體趨勢可視化分析
5.4.3 分析模型預測出錯傾向
5.5 指令微調策略：Instructing Tuning
5.5.1 學習數據的獲取
5.5.2 創建學習數據
5.5.3 執行指令微調
5.5.4 語句生成
5.6 發揮硬體極限的微調：策略與技巧
5.6.1 AMP深度學習優化策略
5.6.2 梯度累計策略
5.6.3 梯度檢查點
5.6.4 LoRA微調策略
5.6.5 LoRA微調實現
5.6.6 QLoRA信息壓縮策略
5.6.7 提示微調的策略：平衡成本與性能
第6章 大語言模型核心實踐
6.1 RAG：使用搜索生成語句
6.1.1 什麼是RAG
6.1.2 構建矢量資料庫
6.2 LangChain庫：基礎入門
6.2.1 LangChain介紹
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