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NiuTrans/NLPBook

Libro abierto y gratuito sobre redes neuronales y modelos de lenguaje grandes para NLP, desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta el prompting, la alineación y el razonamiento.

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¿Qué es?

Este libro de texto sobre procesamiento del lenguaje natural con redes neuronales y modelos de lenguaje grandes fue escrito por Tong Xiao y Jingbo Zhu. Está organizado en tres partes: conceptos preliminares sobre aprendizaje automático y redes neuronales; modelos secuenciales básicos, incluidos vectores de palabras, modelos recurrentes y convolucionales, modelos sequence-to-sequence y Transformers; y modelos de lenguaje grandes, con temas como preentrenamiento, modelos generativos, prompting, alineación, inferencia y razonamiento.

Cada capítulo se publica como un PDF independiente, y también está disponible un PDF completo del libro. Algunos capítulos son adaptaciones de trabajos anteriores de los autores sobre Transformers y los fundamentos de los modelos de lenguaje grandes, con abundante contenido nuevo. El libro también está disponible en un sitio web.

El contenido está dirigido a cualquier persona interesada en NLP y deep learning. Las traducciones al chino, japonés, francés, alemán, italiano y portugués se mantienen en un repositorio aparte.

Funciones clave

  • 01Presenta los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales antes de abordar los modelos de lenguaje
  • 02Explica Transformers, los modelos sequence-to-sequence y los vectores de palabras
  • 03Incluye capítulos posteriores sobre preentrenamiento, prompting, alineación, inferencia y razonamiento
  • 04Disponible en PDF por capítulo, en un PDF completo y en un sitio web
  • 05Incluye una entrada de cita BibTeX

Casos de uso

  • Aprender NLP y deep learning, desde los fundamentos hasta los modelos de lenguaje grandes actuales
  • Repasar la teoría detrás de Transformers y las etapas de entrenamiento de los LLM
  • Usarlo como material de consulta o de curso, con capítulos que se pueden citar
  • Leer el libro en otro idioma mediante el repositorio de traducciones

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  • No se indica ninguna licencia en los metadatos del proyecto.

Temas

#deep-learning#natural-language-processing#large-language-models#neural-networks#transformers#textbook

Preguntas frecuentes

¿Qué es NLPBook?
Libro abierto y gratuito sobre redes neuronales y modelos de lenguaje grandes para NLP, desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta el prompting, la alineación y el razonamiento. Este libro de texto sobre procesamiento del lenguaje natural con redes neuronales y modelos de lenguaje grandes fue escrito por Tong Xiao y Jingbo Zhu. Está organizado en tres partes: conceptos preliminares sobre aprendizaje automático y redes neuronales; modelos secuenciales básicos, incluidos vectores de palabras, modelos recurrentes y convolucionales, modelos sequence-to-sequence y Transformers; y modelos de lenguaje grandes, con temas como preentrenamiento, modelos generativos, prompting, alineación, inferencia y razonamiento.
¿NLPBook es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
NLPBook no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
¿NLPBook sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de NLPBook fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar NLPBook?
Aprender NLP y deep learning, desde los fundamentos hasta los modelos de lenguaje grandes actuales Repasar la teoría detrás de Transformers y las etapas de entrenamiento de los LLM Usarlo como material de consulta o de curso, con capítulos que se pueden citar Leer el libro en otro idioma mediante el repositorio de traducciones
¿Cómo se instala NLPBook?
Abre la versión en línea del libro en tu navegador Descarga el PDF completo del libro desde la carpeta chapters
¿Dónde consigo NLPBook?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/NiuTrans/NLPBook

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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