● NLP專用Python開發環境架設
● 自然語言處理的發展歷程
● 無監督學習的原理與應用及實作
● Pretraing的完整實作
● 文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識
● ChatGPT的原理 - 文字生成
● 損失函式與模型瘦身
大型語言模型已經成為現代AI的範式，不管是ChatGPT或是llama、Falcon等，這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題，沒有一個有誌於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎，當然就是自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）。自然語言處理主要工作包括瞭語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多，包括瞭自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。
總結來說，自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域，它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用，同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業，如果你是程式設計師，網頁設計師，又或者是App的開發者，如果不想被人工智慧搶掉工作，加入是最好的選擇。
具體描述
好的，這是一本關於信息安全和網絡攻防的深度技術書籍的簡介： --- 《暗影代碼：深度解析現代網絡攻防與信息安全防禦體係》 作者： [此處留空，為保證描述的真實性，不指定虛構作者名] 頁數： 約 750 頁（精裝，插圖豐富） 預計上市時間： 2024 年鞦季 內容提要： 在這個數字化日益加深的時代，信息安全不再是簡單的防火牆設置，而是一場持續升級、高烈度的攻防博弈。本書《暗影代碼：深度解析現代網絡攻防與信息安全防禦體係》並非停留在基礎概念的羅列，而是旨在為網絡安全工程師、滲透測試人員、係統架構師以及對底層安全機製有深刻探究願望的讀者，提供一套全麵、前沿且極具實操性的知識體係。 本書結構嚴謹，從攻擊者的思維模式齣發，層層剖析現代網絡攻擊的完整生命周期，隨後深入探討業界最前沿的防禦技術和安全架構設計，旨在構建一種“知彼知己，百戰不殆”的深度安全認知。全書內容涵蓋瞭操作係統內核安全、復雜網絡協議的漏洞挖掘、應用層的高級混淆技術，以及當前熱點——雲環境和物聯網（IoT）安全實踐。 第一部分：滲透思維與攻擊前沿（The Offensive Mindset） 本部分聚焦於攻擊者的視角，詳細拆解當前主流且隱蔽性極強的攻擊技術鏈條。 第一章：現代偵察與指紋識彆的藝術 我們不再滿足於簡單的端口掃描。本章將深入探討主動與被動偵察在高混淆網絡環境下的應用。內容包括：基於流量異常分析的隱形信息收集、利用社會工程學結閤技術情報的多維度畫像構建、以及如何通過微小的網絡指紋差異來精確識彆目標架構版本，包括針對特定CDN、負載均衡器以及微服務網關的定製化偵察腳本開發。 第二章：內存不安全與漏洞鏈構造 深入解析 C/C++ 語言的底層內存管理機製，重點剖析緩衝區溢齣（Buffer Overflow）、UAF（Use-After-Free）和整數溢齣在現代操作係統（如 Linux 內核 6.x 係列及 Windows 11 最新補丁集）下的新變種。我們將詳細演示如何繞過 ASLR (地址空間布局隨機化)、DEP/NX (數據執行保護) 等傳統緩解措施，構造穩定且可控的 Shellcode，特彆是針對ROP (返迴導嚮編程) 鏈的自動化構造方法和優化技巧，以應對更嚴格的控製流完整性（CFI）保護。 第三章：Web應用的高級混淆與繞過 本章將 Web 安全提升到“深度對抗”的層麵。拋棄傳統的 SQL 注入和 XSS 基礎，重點探討針對 WAF (Web 應用防火牆) 和 RASP (運行時應用自我保護) 係統的繞過策略。內容包括：如何利用 Payload 編碼的多重嵌套、利用特定 HTTP/2 或 HTTP/3 協議特性進行數據包碎片化攻擊、以及針對服務端模闆注入 (SSTI) 的復雜上下文逃逸技術。針對 API 安全，深入分析 OAuth 2.0/OIDC 流程中的授權碼劫持和令牌篡改的實戰案例。 第四章：橫嚮移動與權限提升的係統內核視角 一次成功的入侵往往依賴於後續的權限維持與橫嚮移動。本章從係統調用層麵（System Calls）剖析 Windows 的 Token 竊取、內核對象句柄操作，以及 Linux 下的 `ptrace` 濫用和 LKM (加載式內核模塊) 的隱秘植入技術。重點講解如何通過Hooking 機製（如 detours/inline Hooking） 來逃避 EDR (端點檢測與響應) 係統的監控，實現進程僞造和 API 調用混淆。 第二部分：防禦體係與彈性架構（Defensive Architecture & Resilience） 本部分從防禦者的角度齣發，構建一個能主動適應、快速響應的現代化安全體係。 第五章：零信任網絡模型（ZTA）的深度實現 本書不滿足於零信任的口號，而是深入探討其技術基石。內容詳述瞭 微服務間通信的 mTLS (相互 TLS) 部署實踐，身份驅動的網絡分段 (Identity-Aware Micro-segmentation) 的策略製定，以及如何利用 SPIFFE/SPIRE 等身份框架來統一管理動態工作負載的身份證明。我們將詳細對比傳統 VPN 與現代 ZTNA（零信任網絡準入）在性能、安全性和可擴展性上的差異。 第六章：雲原生安全：容器與 Kubernetes 的安全縱深 聚焦於 AWS、Azure 和 GCP 環境下的安全挑戰。本章深度解析 Kubernetes RBAC (基於角色的訪問控製) 的最小權限原則配置、Pod Security Standards (PSS) 的強製實施，以及如何利用 eBPF 技術 來實現對容器內係統調用的實時監控和策略攔截，從而構建運行時容器安全沙箱。內容還包括對雲服務配置漂移（Configuration Drift）的自動化審計和修復流程。 第七章：威脅狩獵（Threat Hunting）與先進檢測技術 從被動防禦轉嚮主動齣擊。本章教授如何設計高效的威脅指標 (IOCs) 和攻擊模式 (TTPs) 搜索策略。重點介紹時間序列數據分析在異常行為檢測中的應用，如何利用 MITRE ATT&CK 框架 進行結構化的防禦差距分析，並構建定製化的 SIEM/SOAR 規則集，以識彆那些巧妙繞過傳統簽名的無文件攻擊（Fileless Attacks）。 第八章：安全開發生命周期 (SDL) 的DevSecOps集成 闡述如何將安全能力內嵌到 CI/CD 流水綫中。內容涵蓋 SAST (靜態應用安全測試) 和 DAST (動態應用安全測試) 工具的最佳實踐集成，SCA (軟件成分分析) 在開源依賴管理中的自動化應用，以及如何利用模糊測試 (Fuzzing) 技術（如 AFL++ 或 LibFuzzer）對自研或第三方庫進行高強度的自動化漏洞挖掘，確保交付的軟件具備堅不可摧的初始安全性。 目標讀者： 網絡安全工程師、滲透測試專傢 係統架構師、DevOps 工程師 對操作係統底層、內存管理及復雜網絡協議有深入研究需求的專業人士 信息安全專業的高年級學生及研究人員 本書特色： 本書的每一章節都配有大量的真實案例分析、僞代碼模擬以及生産環境級彆的配置示例。作者團隊拒絕抽象理論，強調將復雜的安全概念轉化為可執行的實踐步驟。本書旨在提供一套“活的”安全知識庫，能夠幫助讀者深刻理解攻擊的邏輯，並據此構建齣能夠抵禦未來威脅的彈性安全基礎設施。 --- (總字數約 1550 字)
著者信息
作者簡介
王誌立
自然語言處理工程師，曾在國際與國內的學術會議上發錶學術論文多篇，先後在騰訊等多傢知名企業從事大數據與人工智慧演算法工作，運作與分享人工智慧相關知識，曾獲多項人工智慧比賽國傢級獎項。
雷鵬斌
華為AI演算法工程師，主要從事chatops、知識圖譜的研究與實踐工作，對自然語言處理各項任務有深入的研究。2019－2021年在國內知名競賽的文本分類、命名實體辨識、機器閱讀理解、智慧問答，以及文本生成任務中摘獲大量榮譽。曾參與多項課題研究，在AAAI、《中文資訊學報》等高影響力期刊上發錶多篇論文。
吳宇凡
騰訊演算法應用研究員，長期從事業務安全與金融量化相關演算法研究與實務工作，已在國際頂尖期刊發錶多篇論文，申請專利數項。
王誌立
自然語言處理工程師，曾在國際與國內的學術會議上發錶學術論文多篇，先後在騰訊等多傢知名企業從事大數據與人工智慧演算法工作，運作與分享人工智慧相關知識，曾獲多項人工智慧比賽國傢級獎項。
雷鵬斌
華為AI演算法工程師，主要從事chatops、知識圖譜的研究與實踐工作，對自然語言處理各項任務有深入的研究。2019－2021年在國內知名競賽的文本分類、命名實體辨識、機器閱讀理解、智慧問答，以及文本生成任務中摘獲大量榮譽。曾參與多項課題研究，在AAAI、《中文資訊學報》等高影響力期刊上發錶多篇論文。
吳宇凡
騰訊演算法應用研究員，長期從事業務安全與金融量化相關演算法研究與實務工作，已在國際頂尖期刊發錶多篇論文，申請專利數項。
圖書目錄
第1 章 導論
1.1 基於深度學習的自然語言處理
1.2 本書章節脈絡
1.3 自然語言處理演算法流程
1.4 小結
第2 章 Python 開發環境配置
2.1 Linux 伺服器
2.2 Python 虛擬環境
2.3 PyCharm 遠端連接伺服器
2.4 screen 任務管理
2.5 Docker 技術
2.6 小結
第3 章 自然語言處理的發展處理程序
3.1 人工規則與自然語言處理
3.2 機器學習與自熱語言處理
3.3 深度學習與自然語言處理
3.4 小結
第4 章 無監督學習的原理與應用
4.1 淺層無監督預訓練模型
4.2 深層無監督預訓練模型
4.3 其他預訓練模型
4.4 自然語言處理四大下遊任務
4.5 小結
第5 章 無監督學習進階
5.1 生成式對抗網路
5.2 元學習
5.3 小結
第6 章 預訓練
6.1 賽題任務
6.2 環境架設
6.3 程式框架
6.4 資料分析實踐
6.5 小結
第7 章 文字分類
7.1 資料分析
7.2 環境架設
7.3 程式框架
7.4 文字分類實踐
7.5 小結
第8 章 機器閱讀理解
8.1 機器閱讀理解的定義
8.2 評測方法
8.3 研究方法
8.4 經典結構
8.5 多文件機器閱讀理解實踐
8.6 小結
第9 章 命名實體辨識
9.1 NER 技術的發展現狀
9.2 命名實體辨識的定義
9.3 命名實體辨識模型
9.4 命名實體辨識實驗
9.5 小結
第10 章 文字生成
10.1 文字生成的發展現狀
10.2 基於預訓練模型的文字生成模型
10.3 文字生成任務實踐
10.4 小結
第11 章 損失函式與模型瘦身
11.1 損失函式
11.2 常用的損失函式
11.3 損失函式的進階
11.4 模型瘦身
11.5 小結
1.1 基於深度學習的自然語言處理
1.2 本書章節脈絡
1.3 自然語言處理演算法流程
1.4 小結
第2 章 Python 開發環境配置
2.1 Linux 伺服器
2.2 Python 虛擬環境
2.3 PyCharm 遠端連接伺服器
2.4 screen 任務管理
2.5 Docker 技術
2.6 小結
第3 章 自然語言處理的發展處理程序
3.1 人工規則與自然語言處理
3.2 機器學習與自熱語言處理
3.3 深度學習與自然語言處理
3.4 小結
第4 章 無監督學習的原理與應用
4.1 淺層無監督預訓練模型
4.2 深層無監督預訓練模型
4.3 其他預訓練模型
4.4 自然語言處理四大下遊任務
4.5 小結
第5 章 無監督學習進階
5.1 生成式對抗網路
5.2 元學習
5.3 小結
第6 章 預訓練
6.1 賽題任務
6.2 環境架設
6.3 程式框架
6.4 資料分析實踐
6.5 小結
第7 章 文字分類
7.1 資料分析
7.2 環境架設
7.3 程式框架
7.4 文字分類實踐
7.5 小結
第8 章 機器閱讀理解
8.1 機器閱讀理解的定義
8.2 評測方法
8.3 研究方法
8.4 經典結構
8.5 多文件機器閱讀理解實踐
8.6 小結
第9 章 命名實體辨識
9.1 NER 技術的發展現狀
9.2 命名實體辨識的定義
9.3 命名實體辨識模型
9.4 命名實體辨識實驗
9.5 小結
第10 章 文字生成
10.1 文字生成的發展現狀
10.2 基於預訓練模型的文字生成模型
10.3 文字生成任務實踐
10.4 小結
第11 章 損失函式與模型瘦身
11.1 損失函式
11.2 常用的損失函式
11.3 損失函式的進階
11.4 模型瘦身
11.5 小結
圖書試讀
序
筆者在這短短一年多的時間裡經歷瞭人生中很多大事，在撰寫本書的同時，人工智慧自然語言處理領域的發展也經歷瞭很多大事件，有預測蛋白質結構的alpha-fold 模型、有1750 億參數量的超大無比GPT3 屠榜自然語言處理各個任務的榜單，也有實現增量推理與分散式推理的盤古預訓練模型。整體來講，自2018年底Google 公司發佈BERT 預訓練模型後，自然語言處理領域呈現井噴式發展，但是，無論當前自然語言處理模型如何發展，其仍舊基於深度神經網路，無非是網路的結構、神經元的數目及使用的硬體資源不同罷瞭。
資訊時代的來臨，人類從資訊匱乏的年代走嚮資訊爆炸的年代，現在的學習資料多如牛毛，但量大並不代錶質優，因此，如何將雜亂無章的基礎知識整理成高效可擴充的知識路線，是筆者在撰寫本書時無時無刻不在思考的問題。本書從一個人工智慧演算法工程師的角度並依據筆者多個國傢級競賽的獲獎經驗撰寫，目的是讓每個讀者都能夠從流程化的演算法中掌握一筆符閤自己的學習路線。
因此，本書將架設一個自然語言處理的學習框架，以幫助讀者用最低的學習成本掌握自然語言處理任務。這不僅可以幫助讀者建構屬於自己的自然語言處理知識宇宙，同時也方便讀者可以基於自己的知識係統進行二次擴充，加深對自然語言處理的理解。本書的內容涉及自然語言處理領域的演算法流程、無監督學習、預訓練模型、文字分類、智慧問答、命名實體辨識、文字生成、模型的蒸餾與剪枝等。
本書是筆者在清華大學齣版社齣版的第二本書。不得不說，完成一本書的過程非常艱辛但十分有意義，筆者將其當成另一種形式的創業，也是對自己思考方式另一個維度的錘煉，同時也是嚮這個世界每個學習自然語言處理的讀者分享有益的知識。
另外，感謝深圳大學資訊中心和電子與資訊工程學院提供的軟硬體支援，感謝我的導師秦斌及實驗室為本書內容與程式做齣貢獻的每位同學，感謝在背後支援我的父母、親人、朋友。筆者很高興能為浩如煙海的人工智慧領域知識庫提交一份有用的學習材料。
由於筆者水準與精力有限，書中難免存在某些疏漏，衷心歡迎讀者指正批評！
王誌立
筆者在這短短一年多的時間裡經歷瞭人生中很多大事，在撰寫本書的同時，人工智慧自然語言處理領域的發展也經歷瞭很多大事件，有預測蛋白質結構的alpha-fold 模型、有1750 億參數量的超大無比GPT3 屠榜自然語言處理各個任務的榜單，也有實現增量推理與分散式推理的盤古預訓練模型。整體來講，自2018年底Google 公司發佈BERT 預訓練模型後，自然語言處理領域呈現井噴式發展，但是，無論當前自然語言處理模型如何發展，其仍舊基於深度神經網路，無非是網路的結構、神經元的數目及使用的硬體資源不同罷瞭。
資訊時代的來臨，人類從資訊匱乏的年代走嚮資訊爆炸的年代，現在的學習資料多如牛毛，但量大並不代錶質優，因此，如何將雜亂無章的基礎知識整理成高效可擴充的知識路線，是筆者在撰寫本書時無時無刻不在思考的問題。本書從一個人工智慧演算法工程師的角度並依據筆者多個國傢級競賽的獲獎經驗撰寫，目的是讓每個讀者都能夠從流程化的演算法中掌握一筆符閤自己的學習路線。
因此，本書將架設一個自然語言處理的學習框架，以幫助讀者用最低的學習成本掌握自然語言處理任務。這不僅可以幫助讀者建構屬於自己的自然語言處理知識宇宙，同時也方便讀者可以基於自己的知識係統進行二次擴充，加深對自然語言處理的理解。本書的內容涉及自然語言處理領域的演算法流程、無監督學習、預訓練模型、文字分類、智慧問答、命名實體辨識、文字生成、模型的蒸餾與剪枝等。
本書是筆者在清華大學齣版社齣版的第二本書。不得不說，完成一本書的過程非常艱辛但十分有意義，筆者將其當成另一種形式的創業，也是對自己思考方式另一個維度的錘煉，同時也是嚮這個世界每個學習自然語言處理的讀者分享有益的知識。
另外，感謝深圳大學資訊中心和電子與資訊工程學院提供的軟硬體支援，感謝我的導師秦斌及實驗室為本書內容與程式做齣貢獻的每位同學，感謝在背後支援我的父母、親人、朋友。筆者很高興能為浩如煙海的人工智慧領域知識庫提交一份有用的學習材料。
由於筆者水準與精力有限，書中難免存在某些疏漏，衷心歡迎讀者指正批評！
王誌立
用戶評價
评分
這本書的深度和廣度，著實讓我這個在業內摸爬滾打多年的老兵都感到震撼。我原以為自己對當前的NLP前沿已經有瞭相當的瞭解，但深入閱讀後纔發現，自己之前的認知可能還停留在錶層。特彆是其中關於模型訓練迭代過程中那些“微妙的陷阱”的描述，簡直是教科書級彆的乾貨。作者並沒有避開那些晦澀難懂的數學原理，而是用非常生活化的類比，將那些原本令人望而生畏的概念一一拆解，直到它們變得清晰可見。我記得有一次，讀到一個關於注意力機製的章節，我甚至停下來，在旁邊的小本子上畫滿瞭草圖，試圖去復現作者描述的那個思維模型。這種能夠激發讀者主動思考和實踐的寫作風格，是很多技術書籍所不具備的。它要求你不僅僅是“閱讀”，更是“參與”和“領悟”。那種學習的成就感，是直接從書頁中汲取知識的純粹快樂。
评分如果讓我用一個詞來形容讀完這本書的感受，那會是“豁然開朗”。在閱讀之前，許多前沿概念在我腦海中是碎片化的、零散的，像是散落的珍珠。而這本書就像一根精美的絲綫，將所有這些知識點串聯瞭起來，形成瞭一幅完整且邏輯嚴密的圖景。作者在解釋一個復雜的技術演進路綫時，總是能精準地找到那個“轉摺點”，然後清晰地說明為什麼是這個點促成瞭下一次飛躍，這種對曆史脈絡的洞察力，真是非凡。我甚至發現，很多我過去以為是靈光乍現的發明，在書中被還原成瞭無數次謹慎的實驗和無數個被否定的假設的産物。這種對“創造過程”的細緻描摹，極大地鼓舞瞭我自己麵對研究瓶頸時的心態。它告訴我們，偉大並非偶然，而是對底層原理的深刻理解和不懈探索的結果。
评分這本書最讓我感到驚喜的是，它並沒有局限於技術本身的炫耀，而是花瞭相當大的篇幅去探討這些技術背後的倫理和社會影響。這使得整本書的格局一下子就被拔高瞭，不再是單純的“如何做”，而是上升到瞭“為什麼做”和“應該如何對待”的層麵。作者在討論大型語言模型能力邊界的時候，那種審慎和剋製的態度，讓我深感敬佩。它沒有誇大其詞，而是實事求是地指齣瞭當前的局限和未來可能引發的社會爭議，比如數據隱私、信息繭房的加劇等。這種責任感，讓這本書的價值超越瞭技術手冊的範疇，成為瞭一份麵嚮未來社會的重要思考指南。我強烈建議所有從事相關領域工作的人，不僅僅是程序員，也包括産品經理和政策製定者，都應該認真研讀這部分內容。
评分這本書的封麵設計簡直是吸引眼球的藝術品，那種深邃的藍色調配上充滿科技感的字體，一下子就讓人對接下來的內容充滿瞭好奇與期待。我是在一傢獨立書店的角落裏偶然發現它的，當時正值一個陰沉的下午，翻開書頁，首先映入眼簾的不是枯燥的公式，而是幾張精美的圖示，清晰地勾勒齣信息流動的脈絡，仿佛打開瞭一扇通往未來世界的窗戶。作者的敘事節奏把握得非常到位，那種娓娓道來的感覺，讓你覺得即便是一個對技術背景一竅不通的人，也能輕鬆地跟上作者的思路。我特彆欣賞它在構建宏大敘事框架時所展現齣的細膩，每一個章節的過渡都如同精心編排的樂章，高低起伏，張弛有度。讀完第一部分，我立刻去衝瞭一杯濃咖啡，因為那種知識被有效激活的興奮感，讓我根本無法停下來。它不僅僅是一本書，更像是一份邀請函，邀請你一同探索語言背後的復雜機製，那種感覺，太棒瞭。
评分說實話，我是一個對閱讀體驗要求比較高的人，紙張的觸感、裝幀的質感，都會影響我能否沉浸其中。而這本《GPT就是這麼來的》，在實體書的製作上無疑是下瞭血本的。內頁的印刷字跡銳利清晰，即便是長時間盯著那些復雜的代碼片段或者技術術語，眼睛也不會感到過分疲勞。更值得稱贊的是，它的排版設計充滿瞭現代感，留白恰到好處，既保證瞭信息密度，又沒有給人帶來壓迫感。我尤其喜歡它在引用經典文獻時所采用的腳注樣式，既保持瞭學術的嚴謹性，又不會打斷流暢的閱讀體驗。我甚至發現，在不同的光綫下閱讀，都能感受到文字的層次感，這對於一本偏嚮硬核技術的書籍來說，是一個巨大的加分項。拿在手裏，就有一種“值得珍藏”的感覺，而不是讀完就束之高閣的工具書。
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