El 30 de octubre de 2022, el lanzamiento de ChatGPT atrajo la atención de todo el mundo. El fundador de Microsoft, Bill Gates (Bill Gates), cree que "ChatGTP es tan importante como Internet". Como sistema de inteligencia artificial, ChatGPT puede identificar con precisión la intención del usuario, entablar un diálogo con los usuarios y proporcionar información y asistencia valiosas. ChatGPT tiene un gran potencial de aplicación en muchas industrias, como educación, creación, atención al cliente, soporte técnico, etc. Desde la década de 1950, los humanos han estado investigando y desarrollando inteligencia artificial, con la esperanza de que las computadoras puedan simular la inteligencia humana, brindar soluciones automatizadas para resolver tareas complejas y finalmente lograr una inteligencia artificial general (AGI), que puede aprender y procesar la inteligencia artificial para cualquier tarea. La aparición de ChatGPT ha hecho que la realización de AGI amanezca y se haya convertido en un camino muy prometedor. La piedra angular de este camino es el procesamiento del lenguaje natural (NLP) basado en el aprendizaje profundo.
En los últimos años, con el avance del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural, ha reemplazado al aprendizaje automático tradicional y se ha convertido en el método principal de procesamiento del lenguaje natural. Se han propuesto continuamente varios modelos y tecnologías de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural, especialmente la aparición del modelo de lenguaje grande (modelo de lenguaje grande, LLM) y ChatGPT, y la investigación sobre el procesamiento del lenguaje natural se ha disparado. Sin embargo, es difícil comprender completamente el procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo, principalmente por las siguientes razones:
El procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo necesita cubrir múltiples dominios de conocimiento, incluido el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, etc., y su amplia cobertura de dominios de conocimiento dificulta el aprendizaje.
El procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo está mostrando un desarrollo explosivo. El surgimiento continuo de varios modelos y tecnologías nuevos hace que las personas se sientan perdidas acerca de la dirección central y la tecnología del aprendizaje.
El procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo involucra muchos conceptos y modelos complejos, que son difíciles de explicar con claridad.
Aunque ya hay muchos libros sobre el procesamiento del lenguaje natural en el mercado, todavía falta un libro introductorio que presente de manera integral el procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo y que sea fácil de entender para las dificultades de aprendizaje mencionadas anteriormente. Por lo tanto, publicamos Deep Learning en el procesamiento del lenguaje natural: de las representaciones de palabras a ChatGPT.
Este libro se centra en el conocimiento básico y las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo, en lugar de una introducción completa a todos los puntos de conocimiento del procesamiento del lenguaje natural. Su objetivo es ayudar a los lectores a comprender completamente y construir el árbol de conocimiento central del procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo para un comienzo rápido. Una vez que los lectores han captado el contenido central del árbol de conocimiento (tronco y ramas principales), pueden autoevaluar si vale la pena aprender antes de aprender nuevos detalles de conocimiento (hojas). Este libro proporcionará una guía específica para ayudar a los principiantes a construir una base sólida antes de sumergirse en el campo de la investigación del procesamiento del lenguaje natural.
El autor de este libro tiene una rica experiencia en investigación teórica (jueces de revistas y conferencias de procesamiento de lenguaje natural (p. ej., ACL, EMNLP, KDD)) y experiencia práctica de primera línea (ingeniero sénior de Dachang) en el campo del aprendizaje profundo y el lenguaje natural. Procesando. Integra estas valiosas experiencias en este libro y lo presenta a los lectores de una manera intuitiva y fácil de entender. Ayude a los lectores a comprender de manera integral y profunda el procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo. Después de leer este libro, un principiante puede tener las reservas de conocimiento relevantes requeridas por un ingeniero de procesamiento de lenguaje natural en una gran fábrica o un estudiante graduado en procesamiento de lenguaje natural en una universidad.
El libro tiene una estructura clara, que consta de varios capítulos, cada uno dedicado a presentar y discutir un tema clave. El libro no solo proporciona una introducción completa al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural, sino que también analiza en profundidad las tecnologías clave y las áreas de aplicación del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural. Si usted es un estudiante en una institución terciaria, un erudito o un ingeniero dedicado a la investigación del procesamiento del lenguaje natural, o un lector interesado en los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT, este libro se convertirá en uno de sus libros de referencia indispensables. Al leer este libro, establecerá una comprensión integral de la base teórica y las habilidades prácticas del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural, a fin de aplicar mejor y promover el desarrollo del campo del procesamiento del lenguaje natural.
De qué trata este libro
En primer lugar, este libro proporciona una introducción completa y sistemática a los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo. Los lectores aprenderán los fundamentos del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático de uso común, la base del aprendizaje profundo y las ventajas y desafíos del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural. Esta parte tiene como objetivo ayudar a los lectores a establecer una comprensión básica del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, y prepararse para el estudio de los capítulos posteriores.
Posteriormente, el libro explora en profundidad el marco central y la tecnología del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural, incluida la representación de palabras (por ejemplo, Word2Vec, ELMo, GPT, BERT y T5, etc.), el mecanismo de atención, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje por refuerzo, etc. . Con explicaciones detalladas y ejemplos, proporciona una base para una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.
A continuación, el libro se centra en las aplicaciones prácticas del procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo. El autor detalla los casos de aplicación del aprendizaje profundo en las principales tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción automática, el resumen de texto, la respuesta automática a preguntas, los sistemas de diálogo y el análisis de sentimientos. Cada campo de aplicación está equipado con análisis y casos prácticos detallados para ayudar a los lectores a obtener una comprensión profunda de los métodos de aplicación, las estrategias de optimización y los efectos reales del aprendizaje profundo en diferentes tareas.
Finalmente, el libro presenta ChatGPT. Los capítulos anteriores de este libro son muy útiles para comprender ChatGPT. El autor presenta en profundidad las tecnologías centrales detrás de ChatGPT, como los modelos de lenguaje a gran escala y los métodos de aprendizaje por refuerzo basados en retroalimentación artificial, así como el proceso de modelado y capacitación de ChatGPT, y espera con ansias el desarrollo de ChatGPT.
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Quién debería leer este libro
Acerca del autor
Lei Zhang
trabaja actualmente en Meta Company en la investigación y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático. Doctor en Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois en Chicago, EE. UU. Sus principales áreas de investigación son el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la minería de datos. Ha publicado más de 20 artículos académicos en revistas académicas y conferencias en el país y en el extranjero, obtuvo una serie de patentes de EE. UU., es coautor de 4 libros sobre minería de datos de texto y computación de big data, incluida Minería de datos de texto, y ha sido invitado como miembro experto en procesamiento de lenguaje natural durante mucho tiempo, revisor de revistas internacionales y miembro del comité de programa de conferencias internacionales.
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