自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構

《自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構》全面、系統、深入地介紹自然語言處理(NLP)的核心知識與實踐方法，涵蓋從傳統模型到基於Transformer架構的大語言模型的完整知識體系。《自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構》通過理論推導與Python代碼實踐相結合的方式，深入解析詞嵌入、句法分析、序列建模等基礎技術，並重點探討Transformer架構、預訓練範式、生成控制與RLHF對齊等大語言模型的關鍵技術。《自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構》結合多個Python實踐案例與倫理問題，幫助讀者掌握“基礎理論→算法實現→應用落地”的NLP任務構建全棧能力。

《自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構》共12章，分為4篇。第1篇自然語言處理基礎與詞表示，介紹詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec和GloVe詞嵌入等NLP基礎，以及神經網絡基礎、樸素貝葉斯在情感分類中的作用、N-gram語言建模等；第2篇語言結構與句法解析，介紹上下文無關語法、成分解析與依存句法分析等；第3篇序列建模與深度學習方法，深入介紹循環神經網絡、長短期記憶網絡、門控循環單元、序列到序列模型、注意力機制與Transformer架構等；第4篇大語言模型與生成技術，介紹自然語言生成的解碼過程、常見問題及其解決方案、評估指標、評價方法、倫理問題，以及大語言模型預處理與基於人類反饋的強化學習等。

《自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構》內容豐富，講解深入淺出，理論兼具實踐，適合想系統、深入學習自然語言處理和大語言模型的讀者，也適合數據科學家、機器學習工程師和NLP研究員等大語言模型從業人員閱讀，還可作為高等院校人工智能相關專業的教材或教學參考書，以及相關培訓機構的教學用書。



楊靈璣，資深數據科學家。先後在跨國咨詢公司和大型國際科技公司任職。在機器學習與深度學習領域具備深厚的理論基礎與豐富的實戰經驗，尤其擅長自然語言處理的各種模型，並對計算機視覺有深入研究。發表數篇論文，併為公司開發了多款跨區域使用的AI工具。