前言

近十几年来，随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理领域的技术取得了显著的进展和突破。深度学习技术的引入为自然语言处理任务提供了强大的建模能力和表达能力，使得其在各类应用场景，如文本理解、机器翻译、问答系统等，取得了巨大的突破。以BERT和GPT为代表的大规模预训练语言模型，通过在大规模语料库上进行预训练，可以学习到丰富的语言表达和语义知识。预训练语言模型能够将语言转化为高维向量表示，从而实现对语义、语法和上下文的理解。这为自然语言处理任务提供了更好的特征表示和模型基础，进一步推动了自然语言处理领域的发展。本书试图从基础知识、预训练语言模型及实践与应用3个层面对预训练语言模型进行全面且深入的介绍，让感兴趣的读者能够大致了解预训练语言模型的发展历史、实现原理和应用。

本书内容

本书内容分为3个部分：基础知识、预训练语言模型、实践与应用。各部分内容如下。

第一部分：基础知识。该部分介绍了与预训练语言模型相关的基础知识。

● 第1章首先介绍自然语言处理的定义和发展历史；其次介绍自然语言的复杂性和自然语言处理的研究领域；接着以机器翻译和信息抽取为例重点介绍自然语言处理的常规任务；最后介绍自然语言处理的常用工具，并以PyTorch为例，重点介绍其基本概念、机制及代码实现。

● 第2章主要介绍神经网络预备知识，包括神经网络核心概念和主要类型，涉及全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成对抗网络的网络结构和模型实现。

● 第3章介绍预训练语言模型基础知识，包括预训练的定义和文本表示方法的分类，重点介绍词袋型文本表示方法、主题型文本表示方法、固定型词向量文本表示方法和动态型词向量文本表示方法这4类文本表示方法。

第二部分：预训练语言模型。该部分主要介绍了几种大型预训练语言模型的原理和机制。

● 第4章首先介绍注意力机制，包括注意力机制的定义、自注意力机制和多头注意力机制。然后介绍基于注意力机制的Transformer模型，包括编码器部分和解码器部分，以及模型示例。

● 第5章重点介绍预训练语言模型BERT及其变种。首先从模型结构、输入表示、预训练、微调训练和模型示例这5个方面重点介绍BERT，然后详细介绍BERT的几个变种，包括ALBERT、XLNet、RoBERTa、ELECTRA和ERNIE。

● 第6章首先介绍GPT系列模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、InstructGPT、ChatGPT和GPT-4的训练数据和运行机制，然后对提示工程定义、构建提示模板的方法、提示工程常用技术和提示词应用示例等进行详细介绍。

第三部分：实践与应用。该部分主要通过任务示例来介绍预训练语言模型在具体应用中的流程和实现。

● 第7章主要介绍基于LangChain和ChatGLM-6B 的知识库问答系统，包括核心组件、构建流程，以及趋势与挑战。

● 第8章从文本分类、信息抽取和文本匹配这3个具体任务着手，分别介绍对应的任务描述、提示词设计、实现与测试。

● 第9章着重介绍大模型的训练过程。首先从数据准备、数据处理、词表扩充、模型预训练和模型效果评测几个方面介绍预训练阶段的实现，其次介绍指令微调阶段、奖励模型和RLHF微调的具体实现，最后从评测内容、评测方法和评测挑战3个方面介绍大模型评测。

致谢

本书的编著参阅了大量的学术论文、研究报告和技术文档，力求为读者奉上一本通俗、准确且实用的参考书。我们希望读者通过阅读本书，能够全面了解预训练语言模型的相关知识和应用，并在实际工作中灵活运用和深入探索预训练语言模型。

由于编者水平有限，书中不足之处在所难免，敬请各位读者批评指正，来信请发往wangxudan@ptpress.com.cn。

徐双双

2023年11月