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题名/责任者:

自然语言处理:基于大语言模型的方法/车万翔, 郭江, 崔一鸣著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2025.03

ISBN及定价:

978-7-121-49598-4/CNY158.00

载体形态项:

XV, 424页:图;24cm

并列正题名:

Natural language processing:a large language model approach

丛编项:

人工智能前沿技术丛书

个人责任者:

车万翔 著

个人责任者:

郭江 著

个人责任者:

崔一鸣 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

一般附注:

博文视点

责任者附注:

车万翔, 哈尔滨工业大学计算学部长聘教授/博士生导师, 人工智能研究院副院长, 国家级青年人才, 龙江学者“青年学者”, 斯坦福大学访问学者。郭江, 博士, 现从事大模型、检索增强生成技术及企业数据智能等领域的研究, 专注于相关技术在云服务中的应用与开发。曾任麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 博士后研究员, 博士毕业于哈尔滨工业大学, 并于约翰斯·霍普金斯大学联合培养。崔一鸣博士, 高级工程师, 现任科大讯飞研究院资深科学家、科大讯飞北京研究院副院长, IEEE高级会员、CCF高级会员。博士毕业于哈尔滨工业大学。主要从事大模型、预训练模型、机器阅读理解等相关领域的研究工作, 曾获得相关领域国际评测20余项冠军。

书目附注:

有书目 (第413-420页)

提要文摘附注:

本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上, 重点介绍新的基于预训练语言模型和大语言模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练语言模型和大语言模型三部分: 基础知识部分主要介绍自然语言处理和深度学习的基础知识、基本工具集和常用数据集 ; 预训练语言模型部分主要介绍语言模型、预训练词向量、预训练语言模型的实现方法和应用 ; 大语言模型部分首先介绍大语言模型的预训练方法, 其次介绍大语言模型的适配、应用和评估方法, 最后介绍基于预训练语言模型思想的各种延伸技术。除了理论知识, 本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch代码实现, 让读者不仅能对理论有更深刻的理解, 还能快速地实现自然语言处理模型, 达到理论和实践的统一。

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