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大模型的飞速发展离不开自然语言技术！
而如今的自然语言技术，也随着大模型的发展不断精进~~
曾经的自然语言处理可能是基于深度学习、预训练进行，而如今如何基于大语言模型进行自然语言处理呢？
想了解这一方法，就不得不看一看由哈尔滨工业大学车万翔教授领衔撰写《自然语言处理：基于大语言模型的方法》一书了！

本书堪称首本基于大语言模型的方法系统讲述自然语言处理的佳作！
书中不仅汇聚了DeepSeek等大模型的最新研究成果，更开启了NLP研究的新范式，是不可多得的学习宝典！
车老师就这一话题展开的相关讲座也在网络上收到众多同学的追捧，抖音点赞+收藏近40万！B站相关讲座播放量近20万，收到无数好评！




相信这本书也将是你学习自然语言处理的不二之选！

为什么选择本书？

《自然语言处理：基于大语言模型的方法》相比市面上的同类书籍，核心亮点可总结为以下五点：
1️⃣ 聚焦前沿技术，深度解析大语言模型生态
市面多数书籍仍停留在传统NLP技术或早期预训练模型（如BERT、GPT-4），而本书直击大语言模型（LLM）的最新进展，系统覆盖DeepSeek等前沿模型的架构优化、强化学习驱动的推理能力、多模态延伸技术（如图文生成、代码预训练），甚至预判2025年的技术趋势。
书中对“大模型适配技术”的剖析（如提示工程、RLHF、LoRA/QLoRA参数高效精调）尤为细致，填补了技术落地的空白。
2️⃣ 从理论到实战：代码即战力，无缝衔接科研与工业
不同于纯理论型教材，本书每章均提供规范的PyTorch代码实现与实战案例（如情感分类、工具调用、本地化部署）。
无论是模型压缩（知识蒸馏、参数量化）、指令数据生成（Alpaca、WizardLM），还是大模型部署工具（llama.cpp、LangChain），读者均可直接复现并应用于实际场景，真正做到“学完即用”。
3️⃣权威团队撰写，兼具学术高度与工业实践
作者车万翔、郭江、崔一鸣均为NLP领域顶尖学者与工业界领军人物：
车万翔： 哈尔滨工业大学计算学部长聘教授/博士生导师，人工智能研究院副院长，国家级青年人才，龙江学者“青年学者”，斯坦福大学访问学者。现任中国中文信息学会理事、计算语言学专业委员会副主任兼秘书长；国际计算语言学学会亚太分会（AACL）执委兼秘书长；国际顶级会议ACL 2025程序委员会共同主席。承担国家自然科学基金重点项目和专项项目、2030“新一代人工智能”重大项目课题等多项科研项目。曾获AAAI 2013最佳论文提名奖、黑龙江省科技进步一等奖、黑龙江省青年科技奖等奖励。
郭江：现从事大模型、检索增强生成技术及企业数据智能等领域的研究，专注于相关技术在云服务中的应用与开发。曾任麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）博士后研究员。在人工智能与自然语言处理领域发表学术论文30余篇，累计被引用2400余次（据Google Scholar统计），并出版学术专著与译著各一部。曾获百度奖学金（全球每年仅授予10人）及中文信息学会“优秀博士学位论文”提名奖（2018年）。多次受邀担任国际顶级学术会议高级程序委员会委员和领域主席。
崔一鸣：现任科大讯飞研究院资深科学家、科大讯飞北京研究院副院长，IEEE高级会员、CCF高级会员。曾获得相关领域国际评测20余项冠军。所牵头研制的中文预训练模型、大模型开源项目（如Chinese-BERT-wwm、Chinese-LLaMA-Alapca系列），在开源平台累计获得4万次以上star，多次登顶GitHub Trending全球项目及开发者排行榜。拥有多项学术成果和专利。担任ACL 2025高级领域主席，EMNLP 2021、AACL 2022领域主席，ARR行动编辑，TACL常任审稿人等学术职务。
书中内容融合了学术研究、开源社区贡献与企业级应用经验，既有理论深度，又包含大量工业级优化技巧（如并行训练策略、中文适配方法）。
4️⃣ 覆盖全技术链路，突破单一维度局限
多数同类书籍仅关注模型训练或基础任务，而本书全景式解析大模型技术生态：
上游：预训练数据构建、模型架构优化（如FlashAttention、RoPE位置编码）；
中游：适配技术（提示工程、指令微调）、能力评估（通用任务、对齐性、安全性）；
下游：多模态应用、代码生成、工具调用（AutoGPT、HuggingGPT），甚至延伸至具身智能（Embodied AI）。
这种“全生命周期”视角，使读者既能掌握核心技术，又能洞察技术演进的逻辑与边界。
5️⃣ 中文场景深度适配，破解本土化难题
针对中文NLP的特殊需求，本书专设章节探讨中文词表扩充、增量训练、本地化开发等关键问题，并解析Chinese-BERT-wwm等中文优化模型。
这一本土化视角在以外文案例为主的同类书籍中极为稀缺，为中文开发者提供了直接可用的解决方案。

本书亮点

院士背书：清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松倾情作序，中国工程院院士廖湘科、中国工程院院士尼玛扎西、中国科学院院士李惠 力荐！
技术前瞻性：涵盖ChatGPT后时代的最新技术（如2025年DeepSeek模型），提前布局未来竞争力。
问题导向：不仅教“如何做”，更回答“为什么”——从模型原理到局限性分析，培养批判性思维。

无论是研究者、工程师，还是AI爱好者，本书都是探索大语言模型技术不可替代的“百科全书”。

在这个智能时代，掌握自然语言处理技术已经成为必备的技能之一。
而《自然语言处理：基于大语言模型的方法》这本书，无疑是你踏上NLP探索之旅的最佳伴侣。🔥
无论你是初学者还是资深研究者，都能在这本书中找到属于自己的宝藏。
快来一起探索自然语言处理的无限可能吧！