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自然語言處理(大模型理論與實踐)/數據科學與大數據管理叢書

  • 作者：編者:趙宇//任福繼|責編:張有利//章承林
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111780380
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：347
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以自然語言處理中的語言模型為主線，全面介紹了語言模型的基礎理論、大模型的研究進展及實踐應用。本書內容涵蓋詞向量、統計語言模型、神經網路語言模型及預訓練語言模型，並深入探討了大模型的架構、訓練、應用及評估。同時，本書還提供了大模型的本地開發與應用開發實例，將理論與實踐相結合。此外，本書緊跟自然語言處理領域前沿趨勢，注重理論與實踐的結合，語言簡潔易懂，適合不同層次的讀者。附錄部分還介紹了概率論、資訊理論、機器學習等基礎知識，幫助讀者深入理解技術原理。
    本書適用於高等院校本科生、研究生及教學科研人員，也適用於計算語言學家、數據科學家、NLP開發人員等專業人士，以及具備Python編程基礎的讀者。
作者介紹
編者:趙宇//任福繼|責編:張有利//章承林
目錄
主編簡介
序言
前言
主要符號表
  第1章  緒論
    1.1  自然語言處理概述
    1.2  自然語言處理簡史
    1.3  自然語言處理傳統研究內容
    1.4  自然語言處理與大模型發展現狀
    1.5  本書內容安排
    1.6  討論
    1.7  習題
第1部分  語言模型基礎
  第2章  詞向量
    2.1  概述
    2.2  文本表示方法
    2.3  Word2Vec模型
    2.4  GloVe模型
    2.5  ELMo模型
    2.6  討論
    2.7  習題
  第3章  統計語言模型
    3.1  概述
    3.2  N-gram模型
    3.3  平滑技術
    3.4  討論
    3.5  習題
  第4章  神經語言模型
    4.1  概述
    4.2  神經概率語言模型
    4.3  基於循環神經網路的語言模型
    4.4  討論
    4.5  習題
  第5章  預訓練語言模型
    5.1  概述
    5.2  Seq2Seq模型
    5.3  注意力機制
    5.4  Transformer模型
    5.5  重要的預訓練語言模型
    5.6  語言模型使用範式
    5.7  討論
    5.8  習題
第2部分  大模型理論
  第6章  大語言模型架構
    6.1  概述
    6.2  基於Transformer的模型架構
    6.3  基於非Transformer的模型架構
    6.4  大模型架構配置
    6.5  討論
    6.6  習題

  第7章  多模態大模型架構
    7.1  概述
    7.2  ViT模型
    7.3  CLIP模型
    7.4  BLIP模型
    7.5  BLIP-2模型
    7.6  討論
    7.7  習題
  第8章  大模型預訓練
    8.1  概述
    8.2  預訓練數據工程
    8.3  預訓練方法
    8.4  討論
    8.5  習題
  第9章  大模型微調
    9.1  概述
    9.2  指令微調
    9.3  對齊微調
    9.4  微調演算法
    9.5  討論
    9.6  習題
  第10章  提示工程
    10.1  概述
    10.2  提示工程基礎
    10.3  情景學習
    10.4  思維鏈
    10.5  提示工程安全
    10.6  討論
    10.7  習題
  第11章  湧現
    11.1  概述
    11.2  湧現現象
    11.3  大模型中的湧現
    11.4  縮放法則
    11.5  大模型可解釋性
    11.6  討論
    11.7  習題
  第12章  大模型評估
    12.1  概述
    12.2  評估方式
    12.3  評估任務
    12.4  評估指標
    12.5  討論
    12.6  習題
  第13章  探討
    13.1  概述
    13.2  基於大模型的智能體和具身智能
    13.3  大模型垂直領域應用
    13.4  大模型的挑戰與局限
    13.5  大模型的社會影響

    13.6  討論
    13.7  習題
第3部分  大模型實踐
  第14章  大模型本地開發
    14.1  概述
    14.2  Transformers編程基礎
    14.3  大模型微調
    14.4  討論
    14.5  習題
  第15章  基於大模型的應用開發
    15.1  概述
    15.2  基於OpenAI的應用開發
    15.3  基於通義千問的應用開發
    15.4  基於LangChain的應用開發
    15.5  討論
    15.6  習題
附錄
  附錄A  預備知識
  附錄B  縮略語表
  附錄C  術語表
  附錄D  相關學術會議與學術組織
參考文獻

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