自然语言处理与大语言模型原理详解pdf电子书下载

作者:杨灵玑

出版社:清华大学出版社

出版时间:2025年08月

编辑推荐 

资深算法工程师多年NLP与大语言模型实践经验总结以NLP核心任务为主线，系统梳理技术演进脉络与应用全面展示从NLP词嵌入到Transformer架构的完整技术演进脉络围绕NLP的核心模型，详解其各类典型任务的实现原理与技术要点从基本原理、数学推导和代码实践三个维度展开讲解，知识体系完整详解多个NLP经典模型的原理与演化，并深入探讨大语言模型的实际应用通过50个完整的Python代码实践案例，助力读者进行高效实践本书五大特色：涵盖技术演进的完整脉络：系统梳理从N-gram、词袋模型到Transformer架构的技术迭代，既包含词嵌入、句法解析等传统方法，又详解BERT和GPT等大语言模型的预训练范式与自注意力机制，兼顾知识深度与体系完整性。详解分层递进的知识架构：以词向量、依存句法分析为认知起点，从循环神经网络和长短期记忆网络时序建模过渡到Transformer架构，最终延伸至RLHF对齐策略，从而构建符合认知规律的渐进式学习路径。算法原理与代码实现并重：在理论推导中结合Python代码实践案例，同步提供数据预处理、子词切分、模型蒸馏等实践指南，从而强化从理论知识到应用落地的转化能力。聚焦大语言模型技术闭环：深入剖析大语言模型的全生命周期，涵盖模型的预训练、微调、部署与对齐等关键技术环节，揭示ChatGPT等模型的实现逻辑。强化生成任务的技术纵深：详解自然语言生成技术，对比贪心搜索和集束搜索等解码策略，分析温度系数调控和重复惩罚等生成控制方法，并探讨幻觉生成的检测与治理方案。    

内容简介 

《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》全面、系统、深入地介绍自然语言处理（NLP）的核心知识与实践方法，涵盖从传统模型到基于Transformer架构的大语言模型的完整知识体系。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》通过理论推导与Python代码实践相结合的方式，深入解析词嵌入、句法分析、序列建模等基础技术，并重点探讨Transformer架构、预训练范式、生成控制与RLHF对齐等大语言模型的关键技术。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》结合多个Python实践案例与伦理问题，帮助读者掌握“基础理论→算法实现→应用落地”的NLP任务构建全栈能力。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》共12章，分为4篇。第1篇自然语言处理基础与词表示，介绍词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和GloVe词嵌入等NLP基础，以及神经网络基础、朴素贝叶斯在情感分类中的作用、N-gram语言建模等；第2篇语言结构与句法解析，介绍上下文无关语法、成分解析与依存句法分析等；第3篇序列建模与深度学习方法，深入介绍循环神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元、序列到序列模型、注意力机制与Transformer架构等；第4篇大语言模型与生成技术，介绍自然语言生成的解码过程、常见问题及其解决方案、评估指标、评价方法、伦理问题，以及大语言模型预处理与基于人类反馈的强化学习等。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》内容丰富，讲解深入浅出，理论兼具实践，适合想系统、深入学习自然语言处理和大语言模型的读者，也适合数据科学家、机器学习工程师和NLP研究员等大语言模型从业人员阅读，还可作为高等院校人工智能相关专业的教材或教学参考书，以及相关培训机构的教学用书。 显示全部信息

 作者简介

 杨灵玑，资深数据科学家。先后在跨国咨询公司和大型国际科技公司任职。在机器学习与深度学习领域具备深厚的理论基础与丰富的实战经验，尤其擅长自然语言处理的各种模型，并对计算机视觉有深入研究。发表数篇论文，并为公司开发了多款跨区域使用的AI工具。