"《自然語言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構(gòu)》全面、系統(tǒng)、深入地介紹自然語言處理（NLP）的核心知識與實(shí)踐方法，涵蓋從傳統(tǒng)模型到基于Transformer架構(gòu)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(gòu)》通過理論推導(dǎo)與Python代碼實(shí)踐相結(jié)合的方式，深入解析詞嵌入、句法分析、序列建模等基礎(chǔ)技術(shù)，并重點(diǎn)探討Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練范式、生成控制與RLHF對齊等大語言模型的關(guān)鍵技術(shù)�！蹲匀徽Z言處理與大語言模型原理詳解：從NLP模型到Transformer架構(gòu)》結(jié)合多個Python實(shí)踐案例與倫理問題，幫助讀者掌握基礎(chǔ)理論算法實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地的NLP任務(wù)構(gòu)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(gòu)》共12章，分為4篇。第1篇自然語言處理基礎(chǔ)與詞表示，介紹詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec和GloVe詞嵌入等NLP基礎(chǔ)，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、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(jié)構(gòu)與句法解析，介紹上下文無關(guān)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(xué)習(xí)方法，深入介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元、序列到序列模型、注意力機(jī)制與Transformer架構(gòu)等；第4篇大語言模型與生成技術(shù)，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(biāo)、評價(jià)方法、倫理問題，以及大語言模型預(yù)處理與基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(gòu)》內(nèi)容豐富，講解深入淺出，理論兼具實(shí)踐，適合想系統(tǒng)、深入學(xué)習(xí)自然語言處理和大語言模型的讀者，也適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和NLP研究員等大語言模型從業(yè)人員閱讀，還可作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材或教學(xué)參考書，以及相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教學(xué)用書。"