具體描述
人工智能（AI），尤其是生成式語言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以驚人的速度改變著我們的世界。駕馭這股潮流的關鍵，莫過於探究自然語言處理（NLP）技術的深奧秘境。本書將帶領讀者踏上一段扣人心弦的探索之旅，讓其親身感受，並動手搭建語言模型。本書主要內容包括N-Gram，詞袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神經概率語言模型（NPLM），循環神經網絡（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力機製，Transformer，從初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一係列突破性技術的誕生與演進。
本書將以生動活潑的筆觸，將枯燥的技術細節化作輕鬆幽默的故事和繽紛多彩的圖畫，引領讀者穿梭於不同技術的時空，見證自然語言處理技術的傳承、演進與蛻變。在這場不斷攀登技術新峰的奇妙之旅中，讀者不僅能深入理解自然語言處理技術的核心原理，還能自己動手，從零開始搭建起一個又一個語言模型。
無論你是在校學生還是人工智能從業者，這本書都將成為一盞明燈，照亮你探索人工智能無限奧秘的道路。
作者簡介
黃佳，筆名咖哥，新加坡科技研究局人工智能研究員。主攻方嚮為 NLP 大模型的研發與應用、持續學習、AI in FinTech。黃佳深耕人工智能領域多年，積纍瞭豐富的科研項目和政府、銀行、能源、醫療等領域 AI 項目落地實戰經驗，目前正與 PlatoX.AI 展開富有前景的技術閤作。曾著有《零基礎學機器學習》《數據分析咖哥十話》等多部暢銷書。同時，在極客時間開設專欄《零基礎實戰機器學習》《LangChain 實戰課》，在深藍學院開設視頻課程“生成式預訓練語言模型：理論與實戰”。
目錄資訊
GPT-4：點亮人工通用智能的火花 002
人工智能演進之路：神經網絡兩落三起 004
現代自然語言處理：從規則到統計 007
何為語言？信息又如何傳播？ 008
NLP是人類和計算機溝通的橋梁 009
NLP技術的演進史 010
大規模預訓練語言模型：BERT與GPT爭鋒 012
語言模型的誕生和進化 012
統計語言模型的發展曆程 014
基於Transformer架構的預訓練模型 016
“預訓練+微調大模型”的模式 018
以提示/指令模式直接使用大模型 019
從初代GPT到ChatGPT，再到GPT-4 021
GPT作為生成式模型的天然優勢 022
ChatGPT背後的推手——OpenAI 023
從初代GPT到ChatGPT，再到GPT-4的進化史 024
第1課 高樓萬丈平地起：語言模型的雛形N-Gram和簡單文本錶示Bag-of-Words 026
1.1 N-Gram模型 026
1.2 “詞”是什麼，如何“分詞” 030
1.3 創建一個Bigram字符預測模型 032
1.4 詞袋模型 036
1.5 用詞袋模型計算文本相似度 037
小結 042
思考 043
第2課 問君文本何所似： 詞的嚮量錶示Word2Vec和Embedding 044
2.1 詞嚮量 ≈ 詞嵌入 045
2.2 Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型 047
2.3 Skip-Gram模型的代碼實現 050
2.4 CBOW模型的代碼實現 061
2.5 通過nn.Embedding來實現詞嵌入 063
小結 067
思考 068
第3課 山重水復疑無路：神經概率語言模型和循環神經網絡 069
3.1 NPLM的起源 070
3.2 NPLM的實現 072
3.3 循環神經網絡的結構 079
3.4 循環神經網絡實戰 082
小結 086
思考 087
第4課 柳暗花明又一村：Seq2Seq編碼器-解碼器架構 088
4.1 Seq2Seq架構 089
4.2 構建簡單Seq2Seq架構 092
小結 103
思考 103
第5課 見微知著開慧眼：引入注意力機製 104
5.1 點積注意力 105
5.2 縮放點積注意力 114
5.3 編碼器-解碼器注意力 116
5.4 注意力機製中的Q、K、V 122
5.5 自注意力 125
5.6 多頭自注意力 126
5.7 注意力掩碼 129
5.8 其他類型的注意力 131
小結 132
思考 132
第6課 層巒疊翠上青天：搭建GPT核心組件Transformer 133
6.1 Transformer架構剖析 133
6.1.1 編碼器-解碼器架構 135
6.1.2 各種注意力的應用 135
6.1.3 編碼器的輸入和位置編碼 140
6.1.4 編碼器的內部結構 141
6.1.5 編碼器的輸齣和編碼器-解碼器的連接 142
6.1.6 解碼器的輸入和位置編碼 143
6.1.7 解碼器的內部結構 145
6.1.8 解碼器的輸齣和Transformer的輸齣頭 146
6.2 Transformer代碼實現 148
6.3 完成翻譯任務 176
6.3.1 數據準備 177
6.3.2 訓練Transformer模型 179
6.3.3 測試Transformer模型 179
小結 181
思考 182
第7課 芳林新葉催陳葉：訓練齣你的簡版生成式GPT 183
7.1 BERT與GPT爭鋒 184
7.2 GPT：生成式自迴歸模型 188
7.3 構建GPT模型並完成文本生成任務 191
7.3.1 搭建GPT模型（解碼器） 192
7.3.2 構建文本生成任務的數據集 195
7.3.3 訓練過程中的自迴歸 198
7.3.4 文本生成中的自迴歸（貪婪搜索） 200
7.4 使用WikiText2數據集訓練Wiki-GPT模型 201
7.4.1 用WikiText2構建Dataset和DataLoader 202
7.4.2 用DataLoader提供的數據進行訓練 206
7.4.3 用Evaluation Dataset評估訓練過程 207
7.4.4 文本生成中的自迴歸（集束搜索） 209
小結 212
思考 213
第8課 流水後波推前波：ChatGPT基於人類反饋的強化學習 214
8.1 從GPT到ChatGPT 215
8.2 在Wiki-GPT基礎上訓練自己的簡版ChatGPT 218
8.3 用Hugging Face預訓練GPT微調ChatGPT 225
8.4 ChatGPT的RLHF實戰 233
8.4.1 強化學習基礎知識 235
8.4.2 簡單RLHF實戰 237
小結 243
思考 244
第9課 生生不息的循環：使用強大的GPT-4 API 245
9.1 強大的OpenAI API 245
9.2 使用GPT-4 API 249
小結 251
思考 252
後 記 莫等閑，白瞭少年頭 253
· · · · · · (收起)
讀後感
黄佳老师的对GPT的原理讲解的书终于来了，比想象中要快很多。 虽然之前已经拜读了黄老师之前的作品，最近正要开始梳理汇总个看GPT到底在技术上有什么特别之处，和具体了用了哪些特定的算法，然后就突然看到了黄佳老师的作品。 黄老师的书以通俗易懂著称，是快速入门和了解GPT的...
評分《GPT图解 大模型是怎样构建的》书评 《GPT图解 大模型是怎样构建的》是一本深入浅出地介绍GPT（Generative Pre-trained Transformer）大模型构建过程的书籍。通过这本书，读者可以了解到GPT模型的基本原理、架构、训练方法以及应用场景。 首先，这本书对GPT模型的基本原理进行...
評分1. 代码 https://github.com/huangjia2019/llm_gpt/tree/main 2. 勘误 https://github.com/huangjia2019/llm_gpt/blob/main/%E5%8B%98%E8%AF%AF%E8%A1%A8.md 3. 购书 https://u.jd.com/EzPlXWB
評分最近学校组织了一期AI课程，老师举例讲述了多个AI软件，印象深刻的就是ChatGPT的文案生成功能和Stable Diffusion的图像生成功能。我喜欢阅读、写作，但从未想过文案竟能以如此简单的方式瞬间生成。我曾经系统学习PS软件，一张海报的制作需要花费的时间长短不一，但不可能达到AI...
評分之前阅读过黄佳老师的《数据分析咖哥十话》和《零基础学机器学习》，写得深入浅出，受益匪浅。所以《GPT图解 》一出版，就第一时间拿到手，细细品读。 这本书秉承了他的一贯风格，以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作了轻松幽默的故事。书里的中文大模型“雕龙一拍”与百度...
用戶評價
這本厚厚的書拿到手裏，首先就被它那沉甸甸的質感和精美的裝幀吸引住瞭。封麵設計簡約而不失格調，那種沉靜的色調讓人一看就知道裏麵內容不俗。我通常對技術類的書籍抱有一種敬畏之心，總覺得晦澀難懂，但翻開這本書的目錄，卻發現作者的思路異常清晰，脈絡分明。他沒有一上來就拋齣復雜的理論，而是用一種非常生活化的語言，搭建起瞭一個穩固的知識框架。比如，在講解某個核心概念時，他會先從一個現實生活中的例子入手，把那個抽象的東西具象化，讓人茅塞頓開。而且，排版簡直是教科書級彆的享受，字裏行間留白的恰到好處，閱讀起來絲毫沒有壓迫感。我特彆喜歡作者在章節過渡時使用的小插麯或者曆史背景介紹，它們不僅豐富瞭內容，更讓整個閱讀過程充滿瞭探索的樂趣，而不是單純的知識灌輸。這本書的深度和廣度都令人贊嘆，讀完感覺像是經曆瞭一場精心組織的知識盛宴，每道“菜”都烹飪得恰到好處，迴味無窮。
评分我是一個資深的業內人士，對技術細節要求很高，通常覺得“大而全”的書籍要麼淺嘗輒止，要麼過於學術化。我帶著一種審視的眼光來翻閱這本書，原本沒抱太大希望它能給我帶來什麼新的啓發。然而，這本書在細節處理上的嚴謹性，以及對一些細微差彆的精準剖析，讓我颳目相看。它沒有迴避那些容易被忽略但至關重要的技術細節，反而深入挖掘瞭背後的權衡取捨和設計哲學。作者的論述邏輯嚴密，論據充分，即便是那些被業界廣泛接受的“常識”，他也能提供一個全新的、更具洞察力的視角去審視。這本書更像是一場與大師的深度對話，它挑戰你既有的認知框架，鼓勵你去質疑和求證。對於希望從“熟練使用者”躍升到“設計思考者”的專業人士來說，這本書提供的深度絕對是物超所值的。
评分這本書的閱讀體驗，對我而言，更像是一次精神上的洗禮。我發現作者在構建知識體係時，有一種近乎人文關懷的溫柔。他深知技術學習中的挫敗感，所以在行文間穿插著一些關於學習方法論和保持熱情的討論。這種將冰冷的技術與溫暖的人文思考結閤起來的方式，非常觸動我。它不僅僅告訴我“如何做”，更潛移默化地塑造瞭我的“學習態度”。比如，書中關於如何係統性地構建知識網絡的那幾頁內容，簡直是為我量身定製的效率指南。而且，這本書的整體氛圍是積極嚮上的，它讓你相信，通過正確的路徑和持續的努力，任何高深的技術都可以被掌握。這不僅僅是一本技術參考書，更像是一劑對抗學習倦怠的良藥，讀完後，我對未來的學習方嚮充滿瞭清晰的目標感和持久的熱情。
评分說實話，我買書前猶豫瞭很久，畢竟市麵上的資料太多瞭，質量參差不齊。但這本書的齣版信息和作者的履曆讓我下定決心試一試。拿到手後，我主要關注的是它的實踐性和前沿性。非常驚喜的是，這本書在介紹基礎原理的同時，緊密結閤瞭當下最新的行業動態和應用案例。它沒有停留在紙上談兵的階段，而是提供瞭大量可供參考的實操指南和代碼片段（雖然我主要關注的是概念）。更重要的是，作者對未來趨勢的把握非常精準，他不僅僅是在復述已有的知識體係，更是在探討“下一步會發生什麼”。閱讀過程中，我常常停下來，思考作者提齣的那些開放性問題，這極大地激發瞭我的批判性思維。這本書的結構組織方式非常巧妙，它像是一張不斷延展的地圖，每讀完一章，你都會發現自己對整個領域的認知版圖又擴大瞭一圈。
评分我是一個對新事物充滿好奇心，但動手能力略顯不足的入門級愛好者。市麵上很多號稱“入門”的書籍，讀完後感覺自己還是雲裏霧裏，技術名詞滿天飛，讀起來像是在啃一塊又硬又澀的石頭。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它就像一位耐心至極的導師，始終蹲下來，用我最容易理解的方式引導我一步步嚮前走。印象最深的是它對一些復雜算法的闡釋，作者沒有堆砌數學公式，而是構建瞭一個虛擬的場景，讓讀者仿佛親身參與其中，觀察每一步決策是如何産生的。這種“沉浸式學習”的體驗，讓我第一次真正理解瞭理論背後的邏輯和精髓。每當我覺得快要跟不上節奏時，總能找到一個巧妙的類比或圖示來拉我一把。讀完後，那種“原來如此”的豁然開朗感，是任何高深理論書籍都無法比擬的。它真正做到瞭“授人以漁”，讓我不僅學會瞭“是什麼”，更明白瞭“為什麼會這樣”。
评分對大模型的見解非常獨到，值得好好研讀一下。
评分這本書很不錯。
评分我是本書作者： 1. 這本書實際上是從早期NLP模型到BERT、GPT這種大語言模型的技術發展簡史 2. 亮點是用一係列200行以內的代碼復現瞭一係列經典論文和經典模型，層層遞進，理解大語言模型的構建。 3. 源代碼可以去異步圖書下載。也可以去https://github.com/huangjia2019/DeepBlue-LLM看代碼。這個書和生成式語言模型的課程算是配套的。 4. 我的github上麵https://github.com/huangjia2019/llm_gpt有勘誤錶
评分寫的深入淺齣。
评分書沒有很長，有大量的圖解，理解起來也還好，但我不是相關從業者，就當成科普來看瞭
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