随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理成为了计算机科学与人工智能领域中不可或缺的关键技术之一。作为一名长期致力于人工智能和自然语言处理研究的学者，今天给大家推荐的这本《自然语言处理：大模型理论与实践》正是学NLP自然语言非常牛逼的一本书！
本书以其独特的视角和结构，全面系统地介绍了大模型技术在自然语言处理中的理论与实践。全书内容丰富，涵盖了语言模型的基础知识、大模型的关键技术以及大模型在实际中的应用实践，不仅为初学者提供了详尽的入门指南，也为研究人员和专业人士提供了深入的技术解析和实用的开发案例。
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适宜人群
本书的出版正值大模型技术蓬勃发展的关键时期，对于高校本科生、研究生、教学科研人员，以及从事自然语言处理研究和开发的专业人士来说，都是一本不可多得的参考书籍。通过阅读本书，读者不仅可以系统地掌握自然语言处理的基础知识和前沿技术，还能在实际操作中提升自身的开发和研究能力，探索自然语言处理的广阔前景。
本书作者
赵宇
西南财经大学教授，博导，四川省学术和技术带头人后备人选，金融智能与金融工程四川省重点实验室副主任，通用人工智能与数字经济创新团队负责人，西南财经大学学术百人，美国罗切斯特大学联合培养博士，法国巴黎六大高级访问学者，中国人工智能学会自然语言理解专委会委员，四川省计算机学会自然语言处理专委会副主任。
任福继
日本工程院院士，欧盟科学院院士，AAIA Fellow，CAAI Fellow，电子科技大学讲席教授，中国人工智能学会荣誉副理事长。
序 言 3
前 言 5
主要符号表 9
绪论 21
第一部分 语言模型基础 65
- 词向量 67
- 统计语言模型 81
- 神经语言模型 91
- 概述 91
- 神经概率语言模型 91
- 预训练语言模型 105
第二部分 大模型理论 137
- 大语言模型架构 139
- 多模态大模型架构 157
- 大模型预训练 177
- 大模型微调 195
- 提示工程 223
- 涌现 249
- 大模型评估 277
- 探讨 303
第三部分 大模型实践 329
- 大模型本地开发 331
- 基于大模型的应用开发 343
- 预备知识 383
- 缩略语表 421
- 翻译对照表 425
- 相关学术会议与学术组织 429
- 索 引 430
- 参考文献 430
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