雷鵬斌

NLP專用Python開發環境架設自然語言處理的發展歷程無監督學習的原理與應用及實作Pretraing的完整實作文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識ChatGPT的原理 - 文字生成損失函式與模型瘦身大型語言模型已經成為現代AI的範式，不管是ChatGPT或是llama、Falcon等，這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題，沒有一個有志於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎，當然就是自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）。自然語言處理主要工作包括了語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多，包括了自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。總結來說，自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域，它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用，同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業，如果你是程式設計師，網頁設計師，又或者是App的開發者，如果不想被人工智慧搶掉工作，加入是最好的選擇。

本書系統闡述自然語言處理基礎知識，以及自然語言處理高級模型應用等高級知識。 全書共11章：第1～5章為自然語言處理的基礎知識，第6～11章則將自然語言處理知識應用於實戰。書中主要內容包括預訓練模型、文本分類、機器閱讀理解、命名實體識別、文本生成、模型蒸餾與剪枝及損失函數等知識。 書中包含大量應用示例，不僅可以學會理論知識還可以靈活應用。書中示例基於Linux與PyTorch環境開發，讀者在學習自然語言處理知識的同時還可學會PyTorch框架技術，內容完整、步驟清晰，提供了工程化的解決方案。 本書可作為有一定深度學習基礎的讀者的入門書，也可作為從事自然語言處理算法工作的技術人員及培訓機構的參考書。