《预训练语言模型》——自然语言处理入门到精通的秘籍！

《预训练语言模型》 是一本专注于自然语言处理（NLP）领域的专业书籍。它详细介绍了预训练语言模型的基本概念、理论基础，并通过实际代码示例和实践案例，深入讲解了这些模型的实现细节。

本书特点：

• 全面系统： 从基础知识讲起，涵盖了预训练词向量和预训练模型等多个方面，并介绍了具有代表性的预训练语言模型，如 ELMo、BERT、GPT 等。
• 理论结合实践： 不仅系统地介绍了预训练语言模型技术，还通过实际代码示例和实践案例，深入讲解了这些模型的实现细节，帮助读者快速理解和掌握。
• 应用导向： 介绍了预训练语言模型的评测、应用及趋势分析，适合自然语言处理领域的研究者、学生以及希望应用模型的一线工程师阅读。

本书内容：

• 自然语言处理研究进展

• 预训练语言模型基础知识（统计语言模型、神经网络语言模型、词向量、RNN 和 LSTM、ELMo）

• Transformer 与 Attention（Transformer 结构、Self-Attention、位置编码、单向掩码、训练技巧）

• GPT 系列模型（GPT 结构、任务改写、核心代码解读、GPT-2、GPT-3）

• BERT 模型（BERT 结构、无监督训练、微调训练、核心代码解读、BERT 总结）

• 后 BERT 时代的模型（XLM、RoBERTa、BART、T5、ALBERT、GNN）

• 评测和应用（评测任务、模型应用、模型压缩、模型扩展）

• 总结和展望

适合人群：

• 自然语言处理领域的研究者
• 自然语言处理领域的学生
• 希望应用预训练语言模型的一线工程师

总而言之，这本书是一本理论与实践相结合的 NLP 领域的参考书籍，能够帮助读者全面深入地了解预训练语言模型，并应用于实际工作中。

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第1章 预训练语言模型简介

1.1 自然语言处理研究进展
1.2 预训练语言模型：为什么要预训练
1.2.1 预训练
1.2.2 自然语言表示
1.2.3 预训练语言模型发展史及分类
第2章 预训练语言模型基础知识

2.1 统计语言模型
2.2 神经网络语言模型
2.3 词向量：解决相似单词的距离问题
2.4 RNN 和 LSTM 基础
2.5 基于 RNN 的语言模型
2.6 ELMo：解决多义词的表示问题
第3章 Transformer 与 Attention

3.1 Transformer 的结构
3.2 Self-Attention：从全局中找到重点
3.3 位置编码：为什么有效
3.4 单向掩码：另一种掩码机制
3.5 代码解读：模型训练技巧
3.5.1 训练技巧 1: 归一化层前置
第4章 GPT 系列模型

4.1 GPT 的结构：基于 Transformer Decoder
4.2 GPT 任务改写：如何在不同任务中使用 GPT
4.3 GPT 核心代码解读
4.4 GPT-2：Zero-shot Learning 的潜力
4.4.1 N-shot Learning
4.4.2 核心思想
4.4.3 模型结构
4.5 GPT-3：Few-shot Learning 的优秀表现
4.5.1 看词造句
4.5.2 语法纠错
4.5.3 GPT-3 的缺陷
第5章 BERT 模型

5.1 BERT：公认的里程碑
5.2 BERT 的结构：强大的特征提取能力
5.3 无监督训练：掩码语言模型和下游预测
5.3.1 MLM
5.3.2 NSP
5.3.3 输入表示
5.4 微调训练：适应下游任务
5.4.1 名词分类
5.4.2 单向分类
5.4.3 文本问答
5.4.4 单句标注
5.5 核心代码解读：BERT 模型
5.5.1 BERT 预训练模型
5.5.2 BERT 微调模型
5.6 BERT 总结
第6章 后 BERT 时代的模型

6.1 XLM：用语言模型掩码
6.1.1 优化方向
6.1.2 算法细节
6.2 RoBERTa：更大的模型
6.2.1 优化方向
6.2.2 算法细节
6.3 BART：编解码结构
6.3.1 优化方向
6.3.2 算法细节
6.3.3 小结
6.4 T5：大一统模型
6.4.1 优化方向
6.4.2 算法细节
6.4.3 小结
6.5 总结
第7章 评测和应用

7.1 评测任务
7.1.1 通用评测任务
7.1.2 领域评测任务
7.1.3 其他评测任务
7.2 模型应用：Transformers 代码实战
7.2.1 安装
7.2.2 快速上手指南
7.2.3 微调训练
7.2.4 BERT 应用
7.3 模型压缩：量化、剪枝和蒸馏
7.3.1 BERT 模型分析
7.3.2 量化
7.3.3 剪枝
7.3.4 蒸馏
7.3.5 结构无损压缩
7.4 模型扩展：多模态预训练
7.4.1 单流模型
7.4.2 双流模型
第8章 总结和展望

8.1 预训练语言模型的发展现状
8.2 预训练语言模型的未来展望

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