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自然语言处理与大语言模型原理详解

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《自然语言处理与大语言模型原理详解》(杨灵玑) 本书以ChatGPT为核心,从零开始介绍其背后的自然语言处理(NLP)和深度学习技术。通过深入讲解,读者可以系统地学习如何理解和构建类似ChatGPT的智能对话系统。本书涵盖从基础理论到高级应用的广泛内容,读者不仅能够掌握ChatGPT的原理,还能实际应用这些技术开发出自己的对话系统。 本书分为12章,涵盖的主要内容包括:NLP基础知识;词袋模型和TF-IDF;词向量和词嵌入;神经网络与深度学习在NLP中的应用;Transformer模型及其工作原理;文本生成技术;ChatGPT简介及其重要性;ChatGPT的模型架构;ChatGPT的训练和优化

作品简介

本书以ChatGPT为核心,从零开始介绍其背后的自然语言处理(NLP)和深度学习技术。通过深入讲解,读者可以系统地学习如何理解和构建类似ChatGPT的智能对话系统。本书涵盖从基础理论到高级应用的广泛内容,读者不仅能够掌握ChatGPT的原理,还能实际应用这些技术开发出自己的对话系统。 本书分为12章,涵盖的主要内容包括:NLP基础知识;词袋模型和TF-IDF;词向量和词嵌入;神经网络与深度学习在NLP中的应用;Transformer模型及其工作原理;文本生成技术;ChatGPT简介及其重要性;ChatGPT的模型架构;ChatGPT的训练和优化;伦理与安全问题以及未来的发展趋势。 本书内容通俗易懂,案例代码丰富,实用性强,特别适合对自然语言处理、大语言模型构建和对ChatGPT底层原理感兴趣的入门读者和进阶读者阅读,也适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关领域的从业人员和研究者阅读。此外,本书也可作为高校和培训机构的教材。

内容简介

本书以ChatGPT为核心,从零开始介绍其背后的自然语言处理(NLP)和深度学习技术。通过深入讲解,读者可以系统地学习如何理解和构建类似ChatGPT的智能对话系统。本书涵盖从基础理论到高级应用的广泛内容,读者不仅能够掌握ChatGPT的原理,还能实际应用这些技术开发出自己的对话系统。 本书分为12章,涵盖的主要内容包括:NLP基础知识;词袋模型和TF-IDF;词向量和词嵌入;神经网络与深度学习在NLP中的应用;Transformer模型及其工作原理;文本生成技术;ChatGPT简介及其重要性;ChatGPT的模型架构;ChatGPT的训练和优化;伦理与安全问题以及未来的发展趋势。 本书内容通俗易懂,案例代码丰富,实用性强,特别适合对自然语言处理、大语言模型构建和对ChatGPT底层原理感兴趣的入门读者和进阶读者阅读,也适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关领域的从业人员和研究者阅读。此外,本书也可作为高校和培训机构的教材。

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