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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:黄佳

出品人:异步图书

页数:254

译者:

出版时间:2023-12

价格:79.80元

装帧:平装

isbn号码:9787115623683

丛书系列:

图书标签:

GPT
人工智能
机器学习
深度学习
自然语言处理
图解
科普
技术入门
AI
模型

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具体描述

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。

本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。

无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。

揭秘数据洪流中的前沿思潮：一部探索信息生态与认知边界的著作本书并非聚焦于特定技术模型的解析，而是将视角投向更宏阔的图景：在信息爆炸与数据洪流交织的时代，人类心智如何与日益复杂的外部信息系统互动、共存，并最终重塑我们的认知结构。它深入剖析了信息生态系统的演变、知识的碎片化现象，以及由此引发的思维范式转移。第一部分：信息时代的“地貌重塑” 信息技术的发展，如同地质变迁，正在深刻地重塑我们赖以生存的认知“地貌”。本书的第一部分，着重描绘了这种宏观转变的特征与驱动力。 1. 媒介的权力转移与感知阈限：我们首先探讨了不同媒介形态（从印刷品到超链接文本，再到沉浸式体验）对人类注意力分配的结构性影响。这部分内容分析了“注意力稀缺”如何成为新的经济驱动力，以及感知阈限的不断被刷新，如何使得传统的信息处理路径——如深度阅读与线性思考——面临严峻的生存挑战。作者引入了“认知负荷的临界点”理论，探讨当信息输入超出大脑短期处理能力时，个体如何倾向于采用启发式和模式识别而非细致分析的生存策略。 2. 知识的“量子化”与意义的稀释：在当代，知识不再以宏大叙事的形式存在，而是被切割成极小的、可快速交换的“信息包”。本书深入分析了这种知识的“量子化”过程，以及它对知识体系稳定性的冲击。我们审视了片段化信息在增强传播速度的同时，如何不可避免地导致对上下文、历史纵深和复杂关联的忽略。重点讨论了“意义的稀释”现象：当信息过载时，个体对单一信息的价值判断趋于模糊，从而催生了对“即时满足”信息的病态依赖。 3. 叙事的主权之争：算法与人性的博弈：信息环境的构建，正日益被看不见的力量所主导。本章聚焦于信息流的“策展机制”，即决定我们看到什么、看不到什么的底层逻辑。它探讨了非人类中介（算法推荐系统）对人类世界观塑造的深层影响。这不仅仅是关于技术效率的问题，更关乎文化多样性、公共讨论空间的异化，以及个体经验如何被“优化”为可预测的行为模型。作者通过对反馈回路的细致考察，揭示了这种“优化”如何反噬了人类的创造性与批判性思维。第二部分：心智在数字迷宫中的导航策略面对前所未有的信息密度，人类心智必须发展出新的生存法则。第二部分侧重于个体如何构建自身的“信息免疫系统”和认知防火墙。 4. “信息茧房”的结构性剖析与自救：本书详细解构了信息过滤机制如何从最初的“便利”工具演变为结构性的“隔离墙”。我们不再简单地讨论“茧房”的形成，而是探讨其内部的动力学：即个体如何主动或被动地强化自身的偏见，以求在混乱中获得暂时的认知安全感。章节提出了“跨界连接的必要性”，强调了主动寻求异质信息源、理解“沉默螺旋”背后的社会心理机制，是打破局限的第一步。 5. 注意力的“微管理”与心智的再驯化：在碎片化时代，注意力成为最稀缺的资源。本书提出了一种“微管理”策略，旨在重建个体对自身注意力的主权。这包括对时间颗粒度的重新定义、对“心流”状态的科学性重构，以及对抗“持续性在线”文化的心理调适。我们详细阐述了如何通过刻意的“认知阻力训练”，重新培养对需要长期投入的复杂任务的耐受力，对抗即时反馈的诱惑。 6. 批判性思维的“维度升级”：从逻辑到情境：传统批判性思维侧重于论证的逻辑有效性。然而，在信息生态中，更重要的是对“信息源的情境合理性”的判断。本章提出了一种升级版的批判性框架，要求审视信息的生产背景、传播意图以及其背后潜在的经济或政治驱动力。它着重分析了“情感驱动的信息”如何绕过理性防线，并探讨了如何通过培养“情境敏感度”来识别和抵御那些披着事实外衣的情绪化内容。第三部分：人机共存时代的知识生产与伦理前瞻本书的最后一部分将目光投向未来，探讨在高度依赖复杂信息处理系统的社会中，人类知识的本质将如何变化，以及随之而来的伦理责任。 7. 知识的“可解释性”挑战与信任的重构：当越来越多的决策依赖于复杂的、黑箱化的信息处理系统时，我们对“知识”的信任基础发生了动摇。本书探讨了“可解释性”（Explainability）在信息消费层面的延伸意义：即我们不仅需要知道一个结论是什么，更需要理解这个结论是如何被“生成”的。这涉及到对信息生成链条的透明度要求，以及人类在系统性错误面前的责任承担边界。 8. “人类独有”的认知价值的重新定位：面对日益强大的外部信息处理能力，本书严肃探讨了人类心智的独特价值何在。如果数据分析和模式识别可以被更高效地完成，人类的认知努力应该转向何处？答案在于“非逻辑的跳跃”、“价值判断的锚定”以及“复杂生命体验的内化”。我们强调，只有那些无法被量化、无法被线性推导的人类特质，才是未来信息社会中最宝贵、最不可替代的资产。 9. 长期主义的认知部署：面向不确定性的韧性：最后的章节是对未来的一种期许与部署。它倡导一种“长期主义的认知部署”，反对短视的信息追逐。作者呼吁社会和个体培养对“不确定性”的接受能力，认识到真正的深刻洞察往往诞生于冗余和看似低效的沉思之中。本书的最终目标是激发读者构建一个更具韧性、更少焦虑的认知框架，从而在持续变革的信息世界中，保持清晰的自我定位和深刻的思考能力。

作者简介

黄佳，笔名咖哥，新加坡科技研究局人工智能研究员。主攻方向为 NLP 大模型的研发与应用、持续学习、AI in FinTech。黄佳深耕人工智能领域多年，积累了丰富的科研项目和政府、银行、能源、医疗等领域 AI 项目落地实战经验，目前正与 PlatoX.AI 展开富有前景的技术合作。曾著有《零基础学机器学习》《数据分析咖哥十话》等多部畅销书。同时，在极客时间开设专栏《零基础实战机器学习》《LangChain 实战课》，在深蓝学院开设视频课程“生成式预训练语言模型：理论与实战”。

目录信息

序章　看似寻常最奇崛，成如容易却艰辛　001
GPT-4：点亮人工通用智能的火花　002
人工智能演进之路：神经网络两落三起　004
现代自然语言处理：从规则到统计　007
何为语言？信息又如何传播？　008
NLP是人类和计算机沟通的桥梁　009
NLP技术的演进史　010
大规模预训练语言模型：BERT与GPT争锋　012
语言模型的诞生和进化　012
统计语言模型的发展历程　014
基于Transformer架构的预训练模型　016
“预训练+微调大模型”的模式　018
以提示/指令模式直接使用大模型　019
从初代GPT到ChatGPT，再到GPT-4　021
GPT作为生成式模型的天然优势　022
ChatGPT背后的推手——OpenAI　023
从初代GPT到ChatGPT，再到GPT-4的进化史　024
第1课　高楼万丈平地起：语言模型的雏形N-Gram和简单文本表示Bag-of-Words　026
1.1　N-Gram模型　026
1.2　“词”是什么，如何“分词”　030
1.3　创建一个Bigram字符预测模型　032
1.4　词袋模型　036
1.5　用词袋模型计算文本相似度　037
小结　042
思考　043
第2课　问君文本何所似：词的向量表示Word2Vec和Embedding　044
2.1　词向量 ≈ 词嵌入　045
2.2　Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型　047
2.3　Skip-Gram模型的代码实现　050
2.4　CBOW模型的代码实现　061
2.5　通过nn.Embedding来实现词嵌入　063
小结　067
思考　068
第3课　山重水复疑无路：神经概率语言模型和循环神经网络　069
3.1　NPLM的起源　070
3.2　NPLM的实现　072
3.3　循环神经网络的结构　079
3.4　循环神经网络实战　082
小结　086
思考　087
第4课　柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器-解码器架构　088
4.1　Seq2Seq架构　089
4.2　构建简单Seq2Seq架构　092
小结　103
思考　103
第5课　见微知著开慧眼：引入注意力机制　104
5.1　点积注意力　105
5.2　缩放点积注意力　114
5.3　编码器-解码器注意力　116
5.4　注意力机制中的Q、K、V　122
5.5　自注意力　125
5.6　多头自注意力　126
5.7　注意力掩码　129
5.8　其他类型的注意力　131
小结　132
思考　132
第6课　　层峦叠翠上青天：搭建GPT核心组件Transformer　133
6.1　Transformer架构剖析　133
6.1.1　编码器-解码器架构　135
6.1.2　各种注意力的应用　135
6.1.3　编码器的输入和位置编码　140
6.1.4　编码器的内部结构　141
6.1.5　编码器的输出和编码器-解码器的连接　142
6.1.6　解码器的输入和位置编码　143
6.1.7　解码器的内部结构　145
6.1.8　解码器的输出和Transformer的输出头　146
6.2　Transformer代码实现　148
6.3　完成翻译任务　176
6.3.1　数据准备　177
6.3.2　训练Transformer模型　179
6.3.3　测试Transformer模型　179
小结　181
思考　182
第7课　芳林新叶催陈叶：训练出你的简版生成式GPT　183
7.1　BERT与GPT争锋　184
7.2　GPT：生成式自回归模型　188
7.3　构建GPT模型并完成文本生成任务　191
7.3.1　搭建GPT模型（解码器）　　　　192
7.3.2　构建文本生成任务的数据集　　　　195
7.3.3　训练过程中的自回归　　　　198
7.3.4　文本生成中的自回归（贪婪搜索）　　　　200
7.4　使用WikiText2数据集训练Wiki-GPT模型　201
7.4.1　用WikiText2构建Dataset和DataLoader　　　　202
7.4.2　用DataLoader提供的数据进行训练　　　　206
7.4.3　用Evaluation Dataset评估训练过程　　　　207
7.4.4　文本生成中的自回归（集束搜索）　　　　209
小结　212
思考　213
第8课　流水后波推前波：ChatGPT基于人类反馈的强化学习　214
8.1　从GPT到ChatGPT　215
8.2　在Wiki-GPT基础上训练自己的简版ChatGPT　218
8.3　用Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT　225
8.4　ChatGPT的RLHF实战　233
8.4.1　强化学习基础知识　　　　235
8.4.2　简单RLHF实战　　　　237
小结　243
思考　244
第9课　生生不息的循环：使用强大的GPT-4 API　245
9.1　强大的OpenAI API　245
9.2　使用GPT-4 API　249
小结　251
思考　252
后　记　莫等闲，白了少年头　253
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

AIGC技术如今已经如火如荼，许多文案写作，绘画制作都依赖于AIGC技术自动生成基础的图片与文案。除了日常聊天，文案写作，基于GPT模型诞生的许多工具陆陆续续步入我们的工作生活。然而，你真的懂什么是GPT么？人工智能、自然语言处理又是如何发展至今的呢？黄佳（咖哥）是新加...

评分☆☆☆☆☆

我是由《数据分析咖哥十话：从思维到实践促进运营增长》这本书开始关注佳哥的，当时在做数据分析相关的学习，这本书给我提供了很大的帮助，后面又学习了佳哥的《零基础学机器学习》。这两本书对于我理清机器学习相关方法和后续的学习都提供了帮助。佳哥的书我觉得很适合做技术...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买书前犹豫了很久，毕竟市面上的资料太多了，质量参差不齐。但这本书的出版信息和作者的履历让我下定决心试一试。拿到手后，我主要关注的是它的实践性和前沿性。非常惊喜的是，这本书在介绍基础原理的同时，紧密结合了当下最新的行业动态和应用案例。它没有停留在纸上谈兵的阶段，而是提供了大量可供参考的实操指南和代码片段（虽然我主要关注的是概念）。更重要的是，作者对未来趋势的把握非常精准，他不仅仅是在复述已有的知识体系，更是在探讨“下一步会发生什么”。阅读过程中，我常常停下来，思考作者提出的那些开放性问题，这极大地激发了我的批判性思维。这本书的结构组织方式非常巧妙，它像是一张不断延展的地图，每读完一章，你都会发现自己对整个领域的认知版图又扩大了一圈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，对我而言，更像是一次精神上的洗礼。我发现作者在构建知识体系时，有一种近乎人文关怀的温柔。他深知技术学习中的挫败感，所以在行文间穿插着一些关于学习方法论和保持热情的讨论。这种将冰冷的技术与温暖的人文思考结合起来的方式，非常触动我。它不仅仅告诉我“如何做”，更潜移默化地塑造了我的“学习态度”。比如，书中关于如何系统性地构建知识网络的那几页内容，简直是为我量身定制的效率指南。而且，这本书的整体氛围是积极向上的，它让你相信，通过正确的路径和持续的努力，任何高深的技术都可以被掌握。这不仅仅是一本技术参考书，更像是一剂对抗学习倦怠的良药，读完后，我对未来的学习方向充满了清晰的目标感和持久的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书拿到手里，首先就被它那沉甸甸的质感和精美的装帧吸引住了。封面设计简约而不失格调，那种沉静的色调让人一看就知道里面内容不俗。我通常对技术类的书籍抱有一种敬畏之心，总觉得晦涩难懂，但翻开这本书的目录，却发现作者的思路异常清晰，脉络分明。他没有一上来就抛出复杂的理论，而是用一种非常生活化的语言，搭建起了一个稳固的知识框架。比如，在讲解某个核心概念时，他会先从一个现实生活中的例子入手，把那个抽象的东西具象化，让人茅塞顿开。而且，排版简直是教科书级别的享受，字里行间留白的恰到好处，阅读起来丝毫没有压迫感。我特别喜欢作者在章节过渡时使用的小插曲或者历史背景介绍，它们不仅丰富了内容，更让整个阅读过程充满了探索的乐趣，而不是单纯的知识灌输。这本书的深度和广度都令人赞叹，读完感觉像是经历了一场精心组织的知识盛宴，每道“菜”都烹饪得恰到好处，回味无穷。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对新事物充满好奇心，但动手能力略显不足的入门级爱好者。市面上很多号称“入门”的书籍，读完后感觉自己还是云里雾里，技术名词满天飞，读起来像是在啃一块又硬又涩的石头。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它就像一位耐心至极的导师，始终蹲下来，用我最容易理解的方式引导我一步步向前走。印象最深的是它对一些复杂算法的阐释，作者没有堆砌数学公式，而是构建了一个虚拟的场景，让读者仿佛亲身参与其中，观察每一步决策是如何产生的。这种“沉浸式学习”的体验，让我第一次真正理解了理论背后的逻辑和精髓。每当我觉得快要跟不上节奏时，总能找到一个巧妙的类比或图示来拉我一把。读完后，那种“原来如此”的豁然开朗感，是任何高深理论书籍都无法比拟的。它真正做到了“授人以渔”，让我不仅学会了“是什么”，更明白了“为什么会这样”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的业内人士，对技术细节要求很高，通常觉得“大而全”的书籍要么浅尝辄止，要么过于学术化。我带着一种审视的眼光来翻阅这本书，原本没抱太大希望它能给我带来什么新的启发。然而，这本书在细节处理上的严谨性，以及对一些细微差别的精准剖析，让我刮目相看。它没有回避那些容易被忽略但至关重要的技术细节，反而深入挖掘了背后的权衡取舍和设计哲学。作者的论述逻辑严密，论据充分，即便是那些被业界广泛接受的“常识”，他也能提供一个全新的、更具洞察力的视角去审视。这本书更像是一场与大师的深度对话，它挑战你既有的认知框架，鼓励你去质疑和求证。对于希望从“熟练使用者”跃升到“设计思考者”的专业人士来说，这本书提供的深度绝对是物超所值的。

评分☆☆☆☆☆

写的深入浅出。

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂是黄老师写书的特点，这本书让我从一个小白就能看清GPT发展的脉络，从bag of Word 到Seq2Seq,再发展到Transformer,BERT,最后到ChatGPT,这么一步一步的发展过来，一本不厚的书让如醍醐灌顶，对GPT的发展有一个清晰的认识。现在模型太多了，有了这本书让大家知道，你学到哪里，以及后面的road map是什么。感谢作者能用巧妙的文字勾画出这一切，让我读起来饶有兴趣。

评分☆☆☆☆☆

带你从0到1构建大模型，突破语言奥秘，开启智能未来！深入探索自然语言处理技术的核心原理，结合实战，让你成为AI领域的语言模型构建达人。

评分☆☆☆☆☆

本书以“古诗词+章节内容”的形式为每个讲解不同语言模型的篇章命名，多为古诗词的改编，加上暗喻，用字数简短但是意蕴深厚的古诗词提炼大模型的特征、语言模型的发展脉络，让知识点直观、易懂、易记。

评分☆☆☆☆☆

改变世界的开始