自然语言处理一直是人工智能最热点的应用研究领域，对科学技术、文化教育、经济社会的发展各个方面都具有极其重大的意义。自然语言处理的研究一直存在两类颇不相同而又相互补足的研究方法，即:规则方法与统计方法规则方法追求的是对自然语言的理解，但严峻受到领域的限制;统计方法好相反，它所追求的是领域无穷，但语言理解能力却成为短板。近年以来，以ChntGPT为代表的生成式预练习对话人工智能技术(即大语言模型，简称大模型)取得了令人瞩目的进展，给基于统计方法的自然语言处理技术带来了前所未有的提高。

本书以其独特的视角和结构，全面系统地先容了大模型技术在自然语言处理中的理论与实践。全书内容丰硕，涵盖了语言模型的基础知识、大模型的关键技术以及大模型的应用实践，不仅为初学者提供了详尽的入门指南，也为研究职员和专业人士提供了深入的技术解析和实用的开发案例。本书从自然语言处理的背景知识出发，逐步引人词向量、统计语言模型、神经语言模型和预练习语言模型，然后具体先容了大模型的架构、训练方法、应用及评估策略，并通过丰硕的实例和习题，匡助读者加深理解和把握大模型技术的核心内容。特别难得的是，本书对大模型的本地开发和应用开发提供了实战演练和实用的代码示例，对实际开发工作具有重要的指导意义。

大语言模型的迅猛发展引起了世界各国学术界高度重视，泛起了不少先容大语言模型的人工智能通俗著作。但是，至今还没有看到可以作为高等学校教材的著作问世。本书的出版正好弥补了这一缺陷，对于高等学校本科生、研究生、教学科研职员，以及从事自然语言处理研究和开发的专业人士来说，都是一本不可多得的参考书籍。通过阅读本书，读者不仅可以系统地把握自然语言处理的基础知识和前沿技术，还能在实际操作中晋升自身的开发和研究能力探索自然语言处理的深层理论和广泛应用。在此，我愿对本书作者表示衷心的感谢和强烈热闹的祝贺，并鼎力推荐本书早日出版，以广大读者。当然，人工智能及其在自然语言处理研究中的应用是一个复杂的学术领域。当前大语言模型的研究一方面取得了前所未有的巨大进步，同时也还存在进一步发展的巨大空间，特别是在自然语言理解能力方面以及由此导致的幻觉、隐私和安全保障等方面，仍旧需要鼎力改进。我深信，跟着人工智能理论与技术本身的不断成熟与发展，未来将会有更多新的突破和立异，推动人类与机器之问实现更加天然和更加智能的交流方式，开创我国和世界自然语言处理与理解更加辉煌的未来。

来源：-西南财经大学&电子科技大学

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