《自然语言处理：大模型理论与实践》 是一本由赵宇教授和任福继教授主编的书籍，专注于自然语言处理（NLP）技术，尤其是在大模型技术方面的理论与实践。这本书详细介绍了大模型技术在自然语言处理中的应用，包括语言模型的基础知识、大模型的关键技术，以及如何在实际中应用这些模型。
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。
书籍内容分为三部分：
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语言模型基础：包括词向量、统计语言模型、神经语言模型和预训练语言模型。
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大模型理论：探讨大模型的架构、多模态大模型、大模型预训练、微调、提示工程、涌现现象以及大模型评估。
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大模型实践：涉及大模型的本地开发和基于大模型的应用开发。
书中不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实例和习题，帮助读者加深对大模型技术核心内容的理解。此外，考虑到不同读者的学科背景，书中还特别介绍了与NLP密切相关的基础知识，如概率论、信息论、机器学习与强化学习等。读者最好具备Python编程知识以便更好地阅读和理解本书内容。
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。
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