Repolode
Предложить
NiuTrans

NiuTrans/NLPBook

Бесплатный учебник по нейросетям и большим языковым моделям для NLP: от основ машинного обучения до промптинга, выравнивания и рассуждений.

Открыть на GitHub
Звёзды
891
Форки
153
Открытые issues
10
Последний коммит
позавчера

Что это?

Учебник по обработке естественного языка с помощью нейросетей и больших языковых моделей, написанный Tong Xiao и Jingbo Zhu. Он состоит из трёх частей: вводной — об основах машинного обучения и нейросетей; части о базовых моделях последовательностей, включая векторные представления слов, рекуррентные и свёрточные модели, модели sequence-to-sequence и Transformers; и части о больших языковых моделях, охватывающей предварительное обучение, генеративные модели, промптинг, выравнивание, инференс и рассуждения.

Каждая глава опубликована в отдельном PDF, также доступна полная версия книги в PDF. Некоторые главы основаны на более ранних статьях авторов о Transformers и основах больших языковых моделей, но существенно дополнены новым материалом. Книга также доступна на сайте.

Материал предназначен для всех, кто интересуется NLP и глубоким обучением. Переводы на китайский, японский, французский, немецкий, итальянский и португальский языки поддерживаются в отдельном репозитории.

Ключевые возможности

  • 01Разбирает основы машинного обучения и нейросетей, прежде чем перейти к языковым моделям
  • 02Объясняет Transformers, модели sequence-to-sequence и векторные представления слов
  • 03Включает главы о предварительном обучении, промптинге, выравнивании, инференсе и рассуждениях
  • 04Доступна в виде PDF отдельных глав, полной версии в PDF и на сайте
  • 05Содержит библиографическую запись в формате BibTeX

Сценарии использования

  • Изучение NLP и глубокого обучения — от основ до современных больших языковых моделей
  • Повторение теории Transformers и этапов обучения LLM
  • Использование в качестве справочника или учебного материала с возможностью цитировать главы
  • Чтение книги не на английском языке с помощью репозитория переводов

Быстрый старт

  1. 1

    Откройте онлайн-версию книги в браузере

  2. 2

    Скачайте полный PDF-файл книги из папки chapters

Что важно знать

  • В метаданных проекта лицензия не указана.

Темы

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

Частые вопросы

Что такое NLPBook?
Бесплатный учебник по нейросетям и большим языковым моделям для NLP: от основ машинного обучения до промптинга, выравнивания и рассуждений. Учебник по обработке естественного языка с помощью нейросетей и больших языковых моделей, написанный Tong Xiao и Jingbo Zhu. Он состоит из трёх частей: вводной — об основах машинного обучения и нейросетей; части о базовых моделях последовательностей, включая векторные представления слов, рекуррентные и свёрточные модели, модели sequence-to-sequence и Transformers; и части о больших языковых моделях, охватывающей предварительное обучение, генеративные модели, промптинг, выравнивание, инференс и рассуждения.
NLPBook можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
У NLPBook не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
NLPBook всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в NLPBook — 19 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать NLPBook?
Изучение NLP и глубокого обучения — от основ до современных больших языковых моделей Повторение теории Transformers и этапов обучения LLM Использование в качестве справочника или учебного материала с возможностью цитировать главы Чтение книги не на английском языке с помощью репозитория переводов
Как установить NLPBook?
Откройте онлайн-версию книги в браузере Скачайте полный PDF-файл книги из папки chapters
Где скачать NLPBook?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/NiuTrans/NLPBook

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

nndl / nndl

Бесплатное онлайн-дополнение к учебнику Цю Сипэна по глубокому обучению на китайском языке: полное издание и версия для широкой аудитории, PDF и список исправлений.

Обучающие материалы#deep-learning#neural-networks#textbook
19,5 тыс.3,7 тыс.Без лицензииОбновлён в прошлом месяце