自然语言处理：大模型理论与实践

本书首先从自然语言处理基础和神经网络原理出发，逐步引领读者深入了解大语言模型的构建与训练方法。通过系统讲解Transformer架构，使读者能够理解其核心机制。与传统的教材不同，本书强调实践与应用。通过大量实例，读者将学会如何利用大语言模型进行自然语言生成、文本分类、情感分析等任务，极大地拓展了应用领域。

本书内容丰富，步骤详细，解释了基本概念，并提供了实用示例。读者将首先了解NLP是什么以及关键理论技术，特别是如何通过大型模型来完成NLP中的各种任务。随后，读者将学习当前广泛的自然语言处理和大语言模型相关技术，并了解每种技术的最佳应用场景，包括新的大型语言模型（LLMs）。

在此过程中，本书将介绍相关的自然语言处理Python库。读者不仅将学习NLP的基础知识，还将了解许多实际问题，如获取数据、评估系统、改善系统结果和部署NLP应用程序。