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1 Python 和大型语言模型简介
1.1 概述
1.2 关于本书

Python 和大型语言模型简介

Introduction to Python and Large Language Models

语言模型指南

 概述

 作者：
  •  迪利安·格里戈罗夫
  • 提供 LLMs，以及基本的 NLP 概念，例如文本预处理和情感分析
  • 涵盖 Python 编程概念，例如 Python 语法、数据类型、函数和面向对象的编程
  • 涵盖 LLM 架构，解释嵌入层、前馈层和递归层等组件。

 关于本书

为自然语言处理 （NLP） 和大型语言模型 （LLMs的基础，强调它们在当今计算世界中的重要性。本书是 NLP 和 LLMs 与 Python 编程的入门指南。

本书从 NLP 和 LLMs。它涵盖了基本的 NLP 概念，例如文本预处理、特征工程和使用 Python 的情感分析。这本书提供了对 Python 编程的见解，涵盖语法、数据类型、条件、循环、函数和面向对象编程。接下来，它更深入地研究了 LLMs，揭示了它们的复杂组成部分。

您将了解 LLM 元素，包括嵌入层、前馈层、递归层和注意力机制。您还将探索重要主题，如代币、代币分配、零样本学习、LLM 幻觉，以及对流行的 LLM 架构（如 GPT-4、BERT、T5、PALM 等）的见解。此外，它还涵盖了 Hugging Face、OpenAI API 和 Cohere 等 Python 库。最后一章将理论与实际应用联系起来，提供了用于文本生成、摘要、语言翻译、问答系统和聊天机器人等任务的编码应用程序的分步示例。

最后，本书将为您提供知识和工具，以驾驭 NLP 和 LLMs。

 学习内容

  • 了解 Python 的基础知识和 Python 3.11 的功能
  • 探索 NLP 的要素以及它们如何为 LLMs。
  •  查看 LLM 组件。
  • 使用 LLMs。

这本书是为谁准备的

有兴趣学习 NLP 基础知识的数据分析师、AI 和机器学习专家、Python 开发人员和软件开发专业人员LLMs，以及为各种任务构建现代 LLM 应用程序的过程。

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