本帖最后由 ljg2np 于 2024-12-29 21:39 编辑
首先,感谢EEWorld和电子工业出版社提供此次书籍的阅读共享机会,对作者的辛勤付出表示感谢。
该书由国内自然语言处理团队编写,参照OpenAI使用的大规模语言模型(LLM)构建流程为主线,对大规模语言模型的理论和实践进行了介绍。
可以看出,作者们对LLM的发展进行了调查、研究、归纳和总结,这在书中得到了体现,如将其发展历程分为了三个阶段:基础模型阶段、能力探索阶段和突破发展阶段。
在该书的内容编排上按照基础理论、预训练、指令理解和模型应用四个部分进行规划讲解,符合LLM的自然构建特点。
在对LLM的分析研究过程中,将LLM与传统的NLP技术进行比较,在研究范式的角度进行了探讨,加深了对LLM的学习和理解。
书中没有介绍深度学习和NLP的基础内容,目标性强,直奔主题(LLM),尤其是第四章分布式训练的内容,实践性强,使读者对LLM的实现有了一种切身的体会;第七章大语言模型应用介绍了LLM的生态规划和相关理论,加深了读者对LLM应用开发的认知。
全书共分8章,目录如下:
书后附有课件下载提示:
通览全书,给我感觉各章内容较多(未必系统和完备),但对于入门者依旧是助益多多。
下面是书中的一些特点:
1、书中把公式和代码结合进行讲解,对于从理论和工程角度把握NLP的学习很有助益。
2、彩色书页对于图表的表述清楚,层次感增强。
3、每一章后附有实践思考,可以让人亲切的感知到作者的所知所想(可能有些想法不太成熟),拉近了读者与作者的交流距离。