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大语言模型
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4 月 28 日
从基础到大型语言模型的自然语言处理精通:应用高级规则基技术到大型语言模型并使用Python解决现实世界的商业问题。
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提升您的自然语言处理技能与现代框架,如LangChain,探索数学基础和代码示例,了解当前及未来趋势的专家见解
主要特性
学习如何构建以自然语言处理、大型语言模型、检索式生成预训练模型和生成预训练模型为重点的Python驱动解决方案
掌握嵌入技术和机器学习原则,用于实际应用
理解自然语言处理和深度学习设计的数学基础
购买印刷版或Kindle电子书包括免费PDF电子书 书籍描述您想精通自然语言处理(NLP)但不知道从何开始吗?这本书将为您正确地开始。由机器学习和自然语言处理领域的领导者撰写,《从基础到大型语言模型的自然语言处理精通》提供了深入的技术介绍。从机器学习的数学基础开始,您将逐步过渡到高级自然语言处理应用,如大型语言模型和人工智能应用。您将掌握线性代数、优化、概率和统计,这些都是理解和实施机器学习和自然语言处理算法所必需的。您还将探索一般机器学习技术并了解它们与自然语言处理的关系。接下来,您将学习如何预处理文本数据,探索清洗和准备文本分析的方法,并了解如何进行文本分类。书中还包含完整的Python代码示例。通过本书,您将讨论大型语言模型的理论、设计和应用的高级主题,以及自然语言处理的未来趋势,其中将包括专家意见。您还将通过处理示例真实世界的自然语言处理商业问题和解决方案来增强您的实践技能。您将学到什么
掌握机器学习和自然语言处理的数学基础
实施高级文本数据预处理和分析技术
在Python中设计机器学习-自然语言处理系统
使用传统机器学习和深度学习方法建模和分类文本
理解大型语言模型的理论和设计及其在人工智能中的各种应用
探索自然语言处理的见解、趋势和专家对其未来方向和潜力的意见 这本书适合谁这本书适合深度学习和机器学习研究者、自然语言处理从业者、机器学习/自然语言处理教育者和STEM学生。从事文本数据项目的专业人士也会在本书中找到大量有用信息。具备机器学习的初级熟悉度和Python的基本工作知识将帮助您从本书中获得最大收益。关于作者Lior Gazit 是一位技术精湛的机器学习专业人士,拥有在构建和领导团队推动业务增长方面的成功记录。他是自然语言处理的专家,并成功开发了创新的机器学习管道和产品。他拥有硕士学位,并在同行评审的期刊和会议上发表过论文。作为金融部门机器学习小组的高级总监和新兴初创公司的首席机器学习顾问,Lior 是业内受尊重的领导者,拥有丰富的知识和经验,乐于通过机器学习在其组织中推动积极的变革和增长。Meysam Ghaffari 是一位具有自然语言处理和深度学习强大背景的高级数据科学家。目前在MSKCC工作,专门从事开发和改进医疗问题的机器学习和自然语言处理模型。他在机器学习领域有超过9年的经验,在自然语言处理和深度学习领域有超过4年的经验。他在佛罗里达州立大学获得了计算机科学博士学位,在伊斯法罕理工大学获得了计算机科学-人工智能硕士学位,在伊朗科技大学获得了计算机科学学士学位。在加入MSKCC之前,他还在威斯康星大学麦迪逊分校担任博士后研究助理。
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Mastering NLP from Foundations to LLMs
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大语言模型
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大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本,还能够深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。2023年,大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点,其在规模上的增长尤为引人注目,参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处,更加深入地理解人类语言的复杂性。在过去的一年里,大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟,它将不断拓展其应用范围,为人类提供更加智能化和个性化的服务,进一步改善人们的生活和生产方式。
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