一、前言
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理成为了计算机科学与人工智能领域中不可或缺的关键技术之一。
从基于规则的方法到现今基于深度学习的革命性技术，尤其是大模型技术的应用，给自然语言处理领域带来了前所未有的机遇和挑战。
本书以其独特的视角和结构，全面系统地介绍了大模型技术在自然语言处理中的理论与实践。
全书内容丰富，涵盖了语言模型的基础知识、大模型的关键技术以及大模型在实际中的应用实践，不仅为初学者提供了详尽的入门指南，也为研究人员和专业人士提供了深入的技术解析和实用的开发案例。
二、书籍目录
第一部分 语言模型基础
- 词向量
- 统计语言模型
- 神经语言模型
- 预训练语言模型
第二部分 大模型理论
- 大语言模型架构
- 多模态大模型架构
- 大模型预训练
- 大模型微调
- 提示工程
- 涌现
- 大模型评估
第三部分 大模型实践
- 大模型本地开发
- 基于大模型的应用开发
- 预备知识
- 相关学术会议与学术组织
