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译者序 xv
中文版序 xxi
前言 xxiii
第 一部分　理解语言模型
第 1章　大语言模型简介 3
1.1　什么是语言人工智能 4
1.2　语言人工智能的近期发展史 4
1.2.1　将语言表示为词袋模型 5
1.2.2　用稠密向量嵌入获得更好的表示 7
1.2.3　嵌入的类型 9
1.2.4　使用注意力机制编解码上下文 10
1.2.5　“Attention Is All You Need” 13
1.2.6　表示模型：仅编码器模型 16
1.2.7　生成模型：仅解码器模型 18
1.2.8　生成式AI元年 20
1.3　“LLM”定义的演变 22
1.4　LLM的训练范式 22
1.5　LLM的应用 23
1.6　开发和使用负责任的LLM 24
1.7　有限的资源就够了 25
1.8　与LLM交互 25
1.8.1　专有模型 26
1.8.2　开源模型 26
1.8.3　开源框架 27
1.9　生成你的第 一段文本 28
1.10　小结 30
第 2章　词元和嵌入 31
2.1　LLM的分词 32
2.1.1　分词器如何处理语言模型的输入 32
2.1.2　下载和运行LLM 33
2.1.3　分词器如何分解文本 36
2.1.4　词级、子词级、字符级与字节级分词 37
2.1.5　比较训练好的LLM分词器 39
2.1.6　分词器属性 47
2.2　词元嵌入 48
2.2.1　语言模型为其分词器的词表保存嵌入 49
2.2.2　使用语言模型创建与上下文相关的词嵌入 49
2.3　文本嵌入（用于句子和整篇文档） 52
2.4　LLM之外的词嵌入 53
2.4.1　使用预训练词嵌入 53
2.4.2　word2vec算法与对比训练 54
2.5　推荐系统中的嵌入 57
2.5.1　基于嵌入的歌曲推荐 57
2.5.2　训练歌曲嵌入模型 58
2.6　小结 60
第3章　LLM的内部机制 61
3.1　Transformer模型概述 62
3.1.1　已训练Transformer LLM的输入和输出 62
3.1.2　前向传播的组成 64
3.1.3　从概率分布中选择单个词元（采样/解码） 66
3.1.4　并行词元处理和上下文长度 68
3.1.5　通过缓存键 值加速生成过程 70
3.1.6　Transformer块的内部结构 71
3.2　Transformer架构的最新改进 79
3.2.1　更高效的注意力机制 79
3.2.2　Transformer块 83
3.2.3　位置嵌入：RoPE 85
3.2.4　其他架构实验和改进 87
3.3　小结 87
第二部分　使用预训练语言模型
第4章　文本分类 91
4.1　电影评论的情感分析 92
4.2　使用表示模型进行文本分类 93
4.3　模型选择 94
4.4　使用特定任务模型 96
4.5　利用嵌入向量的分类任务 99
4.5.1　监督分类 99
4.5.2　没有标注数据怎么办 102
4.6　使用生成模型进行文本分类 105
4.6.1　使用T5 106
4.6.2　使用ChatGPT进行分类 110
4.7　小结 113
第5章　文本聚类和主题建模 114
5.1　ArXiv文章：计算与语言 115
5.2　文本聚类的通用流程 116
5.2.1　嵌入文档 116
5.2.2　嵌入向量降维 117
5.2.3　对降维后的嵌入向量进行聚类 119
5.2.4　检查生成的簇 120
5.3　从文本聚类到主题建模 122
5.3.1　BERTopic：一个模块化主题建模框架 124
5.3.2　添加特殊的“乐高积木块” 131
5.3.3　文本生成的“乐高积木块” 135
5.4　小结 138
第6章　提示工程 140
6.1　使用文本生成模型 140
6.1.1　选择文本生成模型 140
6.1.2　加载文本生成模型 141
6.1.3　控制模型输出 143
6.2　提示工程简介 145
6.2.1　提示词的基本要素 145
6.2.2　基于指令的提示词 147
6.3　高级提示工程 149
6.3.1　提示词的潜在复杂性 149
6.3.2　上下文学习：提供示例 152
6.3.3　链式提示：分解问题 153
6.4　使用生成模型进行推理 155
6.4.1　思维链：先思考再回答 156
6.4.2　自洽性：采样输出 159
6.4.3　思维树：探索中间步骤 160
6.5　输出验证 161
6.5.1　提供示例 162
6.5.2　语法：约束采样 164
6.6　小结 167
第7章　高级文本生成技术与工具 168
7.1　模型输入/输出：基于LangChain加载量化模型 169
7.2　链：扩展LLM的能力 171
7.2.1　链式架构的关键节点：提示词模板 172
7.2.2　多提示词链式架构 174
7.3　记忆：构建LLM的对话回溯能力 177
7.3.1　对话缓冲区 178
7.3.2　窗口式对话缓冲区 180
7.3.3　对话摘要 181
7.4　智能体：构建LLM系统 185
7.4.1　智能体的核心机制：递进式推理 186
7.4.2　LangChain中的ReAct实现 187
7.5　小结 190
第8章　语义搜索与RAG 191
8.1　语义搜索与RAG技术全景 191
8.2　语言模型驱动的语义搜索实践 193
8.2.1　稠密检索 193
8.2.2　重排序 204
8.2.3　检索评估指标体系 207
8.3　RAG 211
8.3.1　从搜索到RAG 212
8.3.2　示例：使用LLM API进行基于知识的生成 213
8.3.3　示例：使用本地模型的RAG 213
8.3.4　高级RAG技术 215
8.3.5　RAG效果评估 217
8.4　小结 218
第9章　多模态LLM 219
9.1　视觉Transformer 220
9.2　多模态嵌入模型 222
9.2.1　CLIP：构建跨模态桥梁 224
9.2.2　CLIP的跨模态嵌入生成机制 224
9.2.3　OpenCLIP 226
9.3　让文本生成模型具备多模态能力 231
9.3.1　BLIP-2：跨越模态鸿沟 231
9.3.2　多模态输入预处理 235
9.3.3　用例1：图像描述 237
9.3.4　用例2：基于聊天的多模态提示词 240
9.4　小结 242
第三部分　训练和微调语言模型
第 10章　构建文本嵌入模型 247
10.1　嵌入模型 247
10.2　什么是对比学习 249
10.3　SBERT 251
10.4　构建嵌入模型 253
10.4.1　生成对比样本 253
10.4.2　训练模型 254
10.4.3　深入评估 257
10.4.4　损失函数 258
10.5　微调嵌入模型 265
10.5.1　监督学习 265
10.5.2　增强型SBERT 267
10.6　无监督学习 271
10.6.1　TSDAE 272
10.6.2　使用TSDAE进行领域适配 275
10.7　小结 276
第 11章　为分类任务微调表示模型 277
11.1　监督分类 277
11.1.1　微调预训练的BERT模型 279
11.1.2　冻结层 281
11.2　少样本分类 286
11.2.1　SetFit：少样本场景下的高效微调方案 286
11.2.2　少样本分类的微调 290
11.3　基于掩码语言建模的继续预训练 292
11.4　命名实体识别 297
11.4.1　数据准备 298
11.4.2　命名实体识别的微调 303
11.5　小结 305
第 12章　微调生成模型 306
12.1　LLM训练三步走：预训练、监督微调和偏好调优 306
12.2　监督微调 308
12.2.1　全量微调 308
12.2.2　参数高效微调 309
12.3　使用QLoRA进行指令微调 317
12.3.1　模板化指令数据 317
12.3.2　模型量化 318
12.3.3　LoRA配置 319
12.3.4　训练配置 320
12.3.5　训练 321
12.3.6　合并权重 322
12.4　评估生成模型 322
12.4.1　词级指标 323
12.4.2　基准测试 323
12.4.3　排行榜 324
12.4.4　自动评估 325
12.4.5　人工评估 325
12.5　偏好调优、对齐 326
12.6　使用奖励模型实现偏好评估自动化 327
12.6.1　奖励模型的输入和输出 328
12.6.2　训练奖励模型 329
12.6.3　训练无奖励模型 332
12.7　使用DPO进行偏好调优 333
12.7.1　对齐数据的模板化 333
12.7.2　模型量化 334
12.7.3　训练配置 335
12.7.4　训练 336
12.8　小结 337
附录　图解DeepSeek-R1 338
后记 349
· · · · · · (收起)