吹爆大佬的新书！比刷剧还上头！几乎把大模型讲透了

书籍内容：

本书从自然语言处理的背景知识出发，逐步引人词向量、统计语言型、神经语言模型和预训练语言模型，然后详细介绍了大模型的架构、训练方法、应用及评估策略，并通过丰富的实例和习题，帮助读者加深理解和掌握大模型技术的核心内容。特别的是，本书对大模型的本地开发和应用开发部分，提供了实战演练和实用的代码示例，对实际开发工作具有重要的指导意义。

本书以自然语言处理中语言模型为主线，主要内容分为三部分，包括语言模型基础、大模型理论和大模型实践。在此之前，首先介绍了自然语言处理的背景知识。然后，在语言模型基础部分介绍了词向量、统计语言型、神经语言模型和预训练语言模型。接着，在大模型理论部分介绍大模型的架构、训练、使用与评估等。最后，在大模型实践部分介绍了大模型的本地开发和应用开发等。

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适读人群：

本书主要针对高校本科生、研究生以及教学科研人员，作为教学用书。当然，也适用于计算语言学家、语言学家、数据科学家和 NLP 开发人员等专业人士。考虑到不同读者的学科差异，本书在附录部分介绍了概率论、信息论、机器学习与强化学习等 NLP交叉学科的基础知识。阅读本教材最好具备Python 的编程知识。

通过本书，读者将能够：

- 系统性地掌握自然语言处理的核心理论与技术；
- 深入了解大语言模型的发展历程与最新进展；
- 掌握大语言模型在实际应用场景中的技巧与优化方法；
- 获得应对自然语言处理复杂挑战的实践经验。

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