语言、脑进化与认知——大脑语言与大模型（第2版） / 脑科学与认知科学丛书
定价：￥398.00
作者： 江铭虎
出版时间：2026-04
最新印次日期：2026-4
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302713395
- 2-1
- 2026-04
- 医学
- 临床医学类
- 医学类
- 本科
内容简介
本书讲解了语言与大脑的共同进化机制及语言的认知计算模型。书中的大多数内容已在清华大学本科生课程脑与语言认知中进行了讲解，读者从书中可以感受到国内外相关领域的科学家宽广的学术视野，本书内容丰富多彩，图文并茂，集真实性、趣味性、新颖性、知识性和综合性于一体。全书分为 4 篇 13 章。第 1 篇人类大脑与语言的共同进化，第 2 篇动物大脑与交流，第 3 篇人脑语言认知机制，第 4 篇人工智能与大语言模型。本书既可供从事大脑认知、脑神经成像、语言学、神经语言学、认知语言学、计算语言学等领域的研究人员使用，也可供高等院校相关专业本科生、研究生参考。
目录
上册
第1篇 人类大脑与语言的共同进
化
第1章
1 人脑的基础知识
3
本章课程的学习目的和要求
3
1.1
人脑的结构与功能
3
1.1.1 大脑的结构
3
1.1.2 额叶的结构和语言功能13
1.1.3 顶叶的结构和语言功能19
1.1.4 颞叶的结构和语言功能20
1.1.5 岛叶的结构和语言功能25
1.1.6 枕叶的结构和语言功能26
1.1.7 小脑的结构和语言功能26
1.1.8 丘脑的结构和语言功能28
1.1.9 基底神经节的结构和语言功能32
1.1.10 扣带回、大脑海马和海马旁回的结构和语言功能33
1.2
大脑白质
36
1.2.1 上纵束
37
1.2.2 额-枕下束
40
1.2.3 下纵束
40
1.2.4 钩状束
40
1.2.5 弓形束
41
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1.2.6 最外囊
/
最外囊纤维系统
43
1.2.7 中纵束
43
1.2.8 垂直枕束
43
1.2.9 额斜束
44
1.2.10 胼胝体
44
1.2.11 其他白质
45
1.2.12 其他（运动
/
感觉
/
联合区）45
1.3
布罗德曼各区及其功能 48
小结 60
思考题 60
第2章
2 语言的起源 61
本章课程的学习目的和要求 61
2.1
语言出现的时期及相关理论 61
2.1.1 语言出现的时期62
2.1.2 语言起源的相关理论64
2.1.3 语言演化树76
2.1.4 王士元词汇扩散理论82
2.1.5 创造语言的三个尺度86
2.1.6 灵长类交流与人类语言的模态性差异88
2.2
语言的神经生物学起源 93
2.2.1 镜像神经元和语言的神经基础93
2.2.2 语言的神经生物学起源97
2.2.3 FOXP2
基因与语言的神经解剖学关系101
2.3
人类语言与猿类交流的特征差异 106
2.3.1 人类语言的理论范式106
2.3.2 人类语言的指称关系和意义关系
109
2.3.3 类人猿对位移指称的认知
113
2.3.4 类人猿记忆中存在错误信息的效应
114
小结 116
思考题 116
22
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目录
3
第3章
人脑与语言的共同进化 117
本章课程的学习目的和要求
117
3.1
人脑与语言的共同进化
117
3.1.1 语言是什么？
117
3.1.2 语言是人类特有的特质122
3.1.3 语言与大脑共同进化的理论124
3.2
灵长类动物的进化 134
3.2.1 人猿的进化135
3.2.2 从古人类学角度考察大脑的进化143
3.3
脑与身体的重量比及其与智力的关系 147
3.3.1 脑体比147
3.3.2 脑体比与脑商的关系149
3.4
哺乳动物的大脑尺寸与智力的关系 153
3.4.1 哺乳动物的大脑尺寸与智力水平的差异153
3.4.2 哺乳动物的生长曲线156
3.4.3 人类进化的两个阶段159
小结 161
思考题 161
第2篇 动物大脑与交
流
4
第4章
非灵长类动物的交流 165
本章课程的学习目的和要求 165
4.1
动物交流的基本概念 165
4.1.1 动物交流的定义及目的
165
4.1.2 视觉交流
167
4.1.3 听觉交流
169
4.1.4 触摸交流
172
4.1.5 种间交流
172
4.1.6 巴甫洛夫的狗条件反射实验
177
4.2
蜜蜂和鸟类的交流
178
23
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4.2.1 蜜蜂的交流
178
4.2.2 鸟类的交流
181
4.2.3 鸟鸣学习的关键期及声乐
/
听觉学习表型
185
4.2.4 镜像神经元与声音学习的运动理论
192
4.2.5 鸟鸣的物种辨识及鸟类文化传播
194
4.2.6 几种鸟类的大脑神经元数量和表达方式的种类数对比
198
4.3
陆地哺乳动物的交流
200
4.3.1 狼的交流200
4.3.2 非洲象的交流203
4.3.3 胡子蝙蝠的交流203
4.3.4 草原土拨鼠的交流203
4.3.5 豚鼠的求偶交流203
4.3.6 陆地哺乳动物的神经元数量与表达方式的种类数对比204
4.4
水生哺乳动物的交流 207
4.4.1 几种海洋动物的大脑对比207
4.4.2 宽吻海豚的交流209
4.4.3 鲸鱼的交流213
4.4.4 海狮的交流215
小结 215
思考题 216
5
第5章
非人类灵长类动物的交流 217
本章课程的学习目的和要求 217
5.1
灵长类动物的交流 217
5.1.1 灵长类动物的行为与交流218
5.1.2 黑猩猩
/
倭黑猩猩的社会认知和合作能力221
5.1.3 资源的竞争与分配226
5.1.4 工具的使用231
5.1.5 灵长类动物交流的属性特征
235
5.1.6 圈养的非人类灵长类动物的认知能力与交流
239
5.2
非人类灵长类动物的交流与人类语言的差异
242
5.2.1 非人类灵长类动物呼叫的特征
242
5.2.2 猿类与掌握语言能力前的儿童的手势之间的异同
249
5.2.3 人类和黑猩猩对情绪表征的处理
251
24
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目录
5.2.4 类人猿对明示信号及指向的认知
253
5.2.5 猿类布洛卡区与人类语言区的关系
255
小结 270
思考题 270
第3篇 人脑语言认知机
制
6
第6章
听觉与视觉感知器官的语言认知 273
本章课程的学习目的和要求 273
6.1
发音器官及语音产生模型 273
6.1.1 发音部位与声道274
6.1.2 语音生成模型275
6.2
听觉及感知 278
6.2.1 外耳、中耳、内耳及听觉感知278
6.2.2 听觉输入和语音信息流283
6.2.3 听觉语言理解的认知模型287
6.2.4 语言理解的功能神经解剖学292
6.2.5 口语和环境声音的认知及句子理解因果关系推理296
6.2.6 脑电图与事件相关电位297
6.2.7 语音加工在阅读汉语双字复合高、低频词中的作用302
6.3
视觉及感知 310
6.3.1 视觉皮层及视觉通路310
6.3.2 视觉词形区315
6.3.3 汉字的形和音处理316
6.3.4 阅读过程中快速提取汉字的抽象拼写模式317
小结 328
思考题 328
7
第7章
语言回路的加工机制 329
本章课程的学习目的和要求
329
25
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7.1
语言处理模型
329
7.1.1 弓形束（长段、前段和后段）形成的回路
329
7.1.2 额斜束形成的回路
340
7.1.3 额-枕下束及下纵束形成的回路
342
7.1.4 最外囊与中纵束形成的回路
347
7.1.5 钩状束形成的回路
348
7.2
神经发育过程中的结构和功能连接 351
7.2.1 背侧语言纤维束及其发育过程351
7.2.2 腹侧语言纤维束及其发育过程361
7.2.3 背侧和腹侧纤维束通路的整合363
7.2.4 基于神经解剖学的句法和语义网络367
小结 369
思考题 369
8
第8章
语言产生与理解的神经机制 370
本章课程的学习目的和要求 370
8.1
语言作为大脑系统的功能 370
8.1.1 语言作为一种特殊的认知系统370
8.1.2 大脑的语言能力：“语言获得装置”理论372
8.2
大脑的语言网络 373
8.2.1 与原发性渐进式失语综合征相关的左脑语言网络373
8.2.2 与语义处理相关的左脑网络系统375
8.2.3 叙述性语言理解过程中左前外侧颞上皮层的功能连接376
8.2.4 默认模式网络的关联脑区377
8.2.5 神经语言网络发育模式378
8.2.6 神经语言回路380
8.2.7 句法处理的
2
个语法中枢与
3
个神经回路385
8.3
功能连通性和词汇句法处理 386
8.3.1 语言脑区相关的功能连通性
386
8.3.2 词形、句法信息、词汇语义信息的大脑加工机制
392
8.4
语言产生和理解的机制
403
8.4.1 语言的产生和理解
403
8.4.2 反讽和隐喻话语的大脑处理机制
421
8.4.3 汉字阅读和声调感知机制
424
26
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8.4.4 汉语学习与理解的神经认知机制：基于ERP
研究的综合验证
431
小结 441
思考题 442
9
第9章
二语习得的认知理论与神经机制 443
本章课程的学习目的和要求 443
9.1
二语习得理论 443
9.1.1 二语习得的研究历史444
9.1.2 二语习得的相关概念及模型444
9.1.3 乔姆斯基的语言层次结构和普遍文法450
9.2
二语习得的关键期假说 452
9.2.1 语言学习的关键期假说452
9.2.2 单语与双语者的脑区激活457
9.2.3 二语习得的词汇处理459
9.2.4 习得年龄与熟练程度、语言使用的社会多样性470
9.2.5 早
/
晚期双语者的脑区及其他因素的影响476
9.3
二语习得的神经生理学机制 479
9.3.1 时间进程的ERP
研究480
9.3.2 脑区定位的fMRI
研究483
9.3.3 二语习得对白质纤维束及皮层下基底神经节和丘脑的影响486
9.3.4 语言的大脑皮层控制494
小结 495
思考题 495
10
第10章
大脑偏侧性与性别、文化差异 496
本章课程的学习目的和要求
496
10.1
大脑偏侧性及用手习惯
496
10.1.1 灵长类脑回、脑沟的不对称性
496
10.1.2 左、右脑的偏侧性
497
10.1.3 手的使用与语言能力的相互关系
502
10.2
大脑的性别差异
507
27
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10.2.1 语言及智力的性别差异
507
10.2.2 智力和性别的神经解剖学研究
518
10.2.3 人脑容量与智力不直接相关
533
10.3
大脑的文化差异
537
10.3.1 中西方文化的差异
537
10.3.2 文化对大脑算数处理方式的影响
540
小结 542
思考题 542
11
第11章
失语症研究 543
本章课程的学习目的和要求 543
11.1
失语症研究的历史 544
11.2
失语症的分类 549
11.3
主要失语症的特征、病灶部位及病因 553
11.3.1 布洛卡失语症553
11.3.2 韦尼克失语症555
11.3.3 传导性失语症558
11.3.4 经皮质性失语症561
11.3.5 命名性失语症562
11.3.6 完全性失语症565
11.3.7 原发性渐进式失语症565
11.3.8 聋人失语症568
11.3.9 丘脑性失语症569
11.3.10 基底神经节失语症571
11.3.11 交叉性失语症571
11.3.12 阅读障碍、认知障碍与失语症574
11.4
失语症的检查方法 579
11.4.1 检查方法
579
11.4.2 皮质电刺激的功能定位
580
11.4.3 功能磁共振成像和正电子发射断层扫描的皮层定位
583
小结 588
思考题 588
28
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目录
下册
第4篇 人工智能大语言模
型
12
第12章
人工智能基础及神经网络相关知识 591
本章课程的学习目的和要求 591
12.1 计算机及人工智能的发展史 591
12.1.1 计算机的诞生591
12.1.2 人工智能发展史593
12.1.3 相关知识介绍601
12.2
神经元及神经网络模型 606
12.2.1 神经元及其工作机制608
12.2.2 单个人工神经元模型613
12.2.3 具有隐藏层的神经网络及误差反向传播算法616
12.2.4 离散霍普菲尔德反馈循环网络619
12.2.5 深度学习及堆叠自编码网络623
12.3
深度学习的神经科学基础——以视觉为例 631
12.3.1 视觉感知神经生理结构632
12.3.2 视觉感知系统633
12.3.3 视觉处理机制635
12.4 认知科学 643
12.4.1 人类认知的三个世界划分
645
12.4.2 认知科学的
5
层级理论
647
12.4.3 认知科学、物理科学和信息科学的关系与区别
648
12.5 语言学家对AI
和LLM
的贡献
649
12.5.1 乔姆斯基的普遍语法理论对AI
和LLM
的贡献
650
12.5.2 其他语言学理论对AI
和LLM
的贡献
652
29
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12.5.3 乔姆斯基与辛顿的语言理论之争
657
小结 664
思考题 664
13
第13章
大语言模型的结构与分类 665
本章课程的学习目的和要求 665
13.1 大语言模型的处理机制 665
13.1.1 Transformer架构665
13.1.2 LLM的处理机制概述666
13.2 仅编码器模型的LLM 669
13.2.1 BERT670
13.2.2 RoBERTa673
13.3 仅解码器模型 674
13.3.1 早期GPT
系列模型（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4）675
13.3.2 GPT-5系列模型688
13.3.3 LLaMA系列模型701
13.3.4 其他LLM
：BLOOM、OPT、Baichuan、Qwen、PaLM、
Galactica
708
13.4 编码器-解码器模型 721
13.4.1 T5722
13.4.2 GLM系列727
13.5 混合专家架构 732
13.5.1 混合专家732
13.5.2 混元大模型（Hunyuan-Large）735
13.5.3 GLaM736
13.5.4 DeepSeekLLM738
13.6 代码LLM 746
13.6.1 CodeLLM:
StarCoder、CodeGen、Codex、phi-1
747
13.6.2 DeepSeek-Coder-V2
752
小结 754
思考题 754
30
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目录
14
第14章
LLM预训练数据集 755
本章课程的学习目的和要求
755
14.1 英文语料库
755
14.1.1 开源预训练数据集Dolma
756
14.1.2 英语学术语料库S2ORC758
14.1.3 多样化数据集The
Pile760
14.1.4 RefinedWeb数据集763
14.1.5 安全高质量开源数据集WanJuan-CC766
14.2 中文语料库 769
14.2.1 大规模高质量中文数据集Chinese
WebText769
14.2.2 中文数据集WuDaoCorpora772
14.3 多语言语料库 773
14.3.1 复合多语言数据集BigScience
ROOTS774
14.3.2 中英文综合性多模态数据集WanJuan776
14.3.3 代码数据集The
Stack777
14.4 指令微调数据集 779
14.4.1 指令微调数据集COIG-CQIA780
14.4.2 OpenAssistantConversations
数据集783
14.4.3 Self-Instruct：用于指令对齐的数据集和训练框架784
14.4.4 FlanCollection
指令微调数据集与方法体系788
小结 791
思考题 791
15
第15章
无监督预训练的关键技术与策略 792
本章课程的学习目的和要求 792
15.1 LLM的预训练
792
15.1.1 统一语言学习范式UL2
792
15.1.2 LLM的训练优化计算
795
15.1.3 中间填充（FIM）训练LLM
797
15.1.4 预训练数据对语言模型性能的影响
800
15.1.5 通过D4（文档去重与多样化）改进LLM
预训练效果
802
15.1.6 基于重要性重采样的预训练数据选择方法
804
31
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15.1.7 不同语言模型架构和预训练目标对零样本泛化能力的影响
805
15.2 数据的选择与去重
809
15.2.1 LLM影响子集选择
809
15.2.2 LLM的训练数据去重
811
15.2.3 DoReMi：预训练语言模型的数据领域权重优化方法
815
15.2.4 LLM训练中重复数据对模型性能影响的可解释性
818
15.2.5 解析LLM
训练中的数据组合策略SlimPajama-DC821
15.2.6 零样本学习方法UniMC：轻量级统一多项选择模型824
15.3 伸缩定律与涌现能力 827
15.3.1 语言模型作为少样本学习器的特性分析827
15.3.2 自回归生成式模型的缩放定律832
15.3.3 神经语言模型的缩放规律833
15.3.4 LLM的涌现能力837
15.3.5 Gopher模型研究：规模与性能的权衡841
15.3.6 DeepSeekLLM
：基于解码器Transformer
的缩放规律研究842
15.3.7 LLM真的具有涌现能力？844
小结 845
思考题 845
16
第16章
监督指令微调与模型能力评估 846
本章课程的学习目的和要求 846
16.1 指令微调与多任务泛化 846
16.1.1 指令微调846
16.1.2 WizardLM：通过指令进化提升LLM
能力853
16.1.3 多任务微调助力跨语言泛化能力提升857
16.1.4 基于OPT
预训练语言模型的OPT-IML
框架860
16.1.5 超自然指令泛化SUP-NATINST865
16.2 参数高效微调方法 869
16.2.1 LLM的低秩适配方法LoRA
869
16.2.2 QLoRA：量化LLM
的高效微调方法
872
16.2.3 前缀调优（prefix-tuning）：一种高效的轻量级微调方法
875
16.2.4 提示微调
878
16.3 模型理解与能力评估
883
16.3.1 P-Tuning：提示微调预训练语言模型（PLM）
883
32
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目录
16.3.2 大模型评测
885
小结 890
思考题 890
17
第17章
人类对齐技术与逻辑推理 891
本章课程的学习目的和要求 891
17.1 基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术 891
17.1.1 基于人类反馈的强化学习与安全性研究891
17.1.2 基于人类或AI
反馈的RLHF
机制研究与应用896
17.1.3 去人类化的反馈机制：AI
反馈、自监督与价值引导905
17.1.4 WizardMath：通过强化Evol-Instruct
增强LLM
数学推理能力911
17.2 过程监督与结果监督 913
17.2.1 逐步验证：过程监督与结果监督的比较913
17.2.2 基于过程和结果反馈解决数学应用问题915
17.2.3 逐步奖励模型：推理的导航器917
17.2.4 思维链提示在LLM
中引出推理921
17.3 常识与复杂逻辑推理 924
17.3.1 简单常识推理方法924
17.3.2 DeepSeek-R1926
17.4 大模型推理 928
17.4.1 基于参数知识的推理929
17.4.2 基于外部知识的推理933
小结 937
思考题 938
18
第18章
大模型知识产权保护与安全应用 939
本章课程的学习目的和要求
939
18.1 大模型知识产权保护与安全应用原理
939
18.1.1 概述939
18.1.2 相关工作
942
18.1.3 ModelShield：一种即插即用的LLM
知识产权保护水印方法
946
33
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18.2 实验验证 951
18.2.1 模型提取攻击场景的模拟研究
951
18.2.2 自适应水印生成机制分析
953
18.2.3 水印检测性能分析
956
小结 970
思考题 971
参考文献 972
附录 1000
附录表1 额叶脑区的语言功能 1000
附录表2 顶叶脑区的语言功能 1001
附录表3 颞叶脑区的语言功能 1002
附录表4 岛叶、枕叶、小脑脑区的语言功能 1003
附录表5 丘脑、基底神经节、扣带回、海马、海马旁回脑区语言的功能 1003
附录表6 与语言相关的主要神经纤维束及其功能 1004
附录表7 主要脑区及其神经纤维束 1005
附录表8 其他白质部分的语言功能 1005
附录表9 视觉的背侧、腹侧通路及其功能 1006
附录表10 运动、感觉、联合脑区的语言功能 1006
附录表11 各种大语言模型简介 1007
附录表12 大语言模型所用的数据集和基准测试集简介 1038
附录表13 大语言模型名词解释 1085
词汇表 1105
插图清单及出处 1128
插表清单及出处 1146
第1篇 人类大脑与语言的共同进
化
第1章
1 人脑的基础知识
3
本章课程的学习目的和要求
3
1.1
人脑的结构与功能
3
1.1.1 大脑的结构
3
1.1.2 额叶的结构和语言功能13
1.1.3 顶叶的结构和语言功能19
1.1.4 颞叶的结构和语言功能20
1.1.5 岛叶的结构和语言功能25
1.1.6 枕叶的结构和语言功能26
1.1.7 小脑的结构和语言功能26
1.1.8 丘脑的结构和语言功能28
1.1.9 基底神经节的结构和语言功能32
1.1.10 扣带回、大脑海马和海马旁回的结构和语言功能33
1.2
大脑白质
36
1.2.1 上纵束
37
1.2.2 额-枕下束
40
1.2.3 下纵束
40
1.2.4 钩状束
40
1.2.5 弓形束
41
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1.2.6 最外囊
/
最外囊纤维系统
43
1.2.7 中纵束
43
1.2.8 垂直枕束
43
1.2.9 额斜束
44
1.2.10 胼胝体
44
1.2.11 其他白质
45
1.2.12 其他（运动
/
感觉
/
联合区）45
1.3
布罗德曼各区及其功能 48
小结 60
思考题 60
第2章
2 语言的起源 61
本章课程的学习目的和要求 61
2.1
语言出现的时期及相关理论 61
2.1.1 语言出现的时期62
2.1.2 语言起源的相关理论64
2.1.3 语言演化树76
2.1.4 王士元词汇扩散理论82
2.1.5 创造语言的三个尺度86
2.1.6 灵长类交流与人类语言的模态性差异88
2.2
语言的神经生物学起源 93
2.2.1 镜像神经元和语言的神经基础93
2.2.2 语言的神经生物学起源97
2.2.3 FOXP2
基因与语言的神经解剖学关系101
2.3
人类语言与猿类交流的特征差异 106
2.3.1 人类语言的理论范式106
2.3.2 人类语言的指称关系和意义关系
109
2.3.3 类人猿对位移指称的认知
113
2.3.4 类人猿记忆中存在错误信息的效应
114
小结 116
思考题 116
22
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目录
3
第3章
人脑与语言的共同进化 117
本章课程的学习目的和要求
117
3.1
人脑与语言的共同进化
117
3.1.1 语言是什么？
117
3.1.2 语言是人类特有的特质122
3.1.3 语言与大脑共同进化的理论124
3.2
灵长类动物的进化 134
3.2.1 人猿的进化135
3.2.2 从古人类学角度考察大脑的进化143
3.3
脑与身体的重量比及其与智力的关系 147
3.3.1 脑体比147
3.3.2 脑体比与脑商的关系149
3.4
哺乳动物的大脑尺寸与智力的关系 153
3.4.1 哺乳动物的大脑尺寸与智力水平的差异153
3.4.2 哺乳动物的生长曲线156
3.4.3 人类进化的两个阶段159
小结 161
思考题 161
第2篇 动物大脑与交
流
4
第4章
非灵长类动物的交流 165
本章课程的学习目的和要求 165
4.1
动物交流的基本概念 165
4.1.1 动物交流的定义及目的
165
4.1.2 视觉交流
167
4.1.3 听觉交流
169
4.1.4 触摸交流
172
4.1.5 种间交流
172
4.1.6 巴甫洛夫的狗条件反射实验
177
4.2
蜜蜂和鸟类的交流
178
23
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4.2.1 蜜蜂的交流
178
4.2.2 鸟类的交流
181
4.2.3 鸟鸣学习的关键期及声乐
/
听觉学习表型
185
4.2.4 镜像神经元与声音学习的运动理论
192
4.2.5 鸟鸣的物种辨识及鸟类文化传播
194
4.2.6 几种鸟类的大脑神经元数量和表达方式的种类数对比
198
4.3
陆地哺乳动物的交流
200
4.3.1 狼的交流200
4.3.2 非洲象的交流203
4.3.3 胡子蝙蝠的交流203
4.3.4 草原土拨鼠的交流203
4.3.5 豚鼠的求偶交流203
4.3.6 陆地哺乳动物的神经元数量与表达方式的种类数对比204
4.4
水生哺乳动物的交流 207
4.4.1 几种海洋动物的大脑对比207
4.4.2 宽吻海豚的交流209
4.4.3 鲸鱼的交流213
4.4.4 海狮的交流215
小结 215
思考题 216
5
第5章
非人类灵长类动物的交流 217
本章课程的学习目的和要求 217
5.1
灵长类动物的交流 217
5.1.1 灵长类动物的行为与交流218
5.1.2 黑猩猩
/
倭黑猩猩的社会认知和合作能力221
5.1.3 资源的竞争与分配226
5.1.4 工具的使用231
5.1.5 灵长类动物交流的属性特征
235
5.1.6 圈养的非人类灵长类动物的认知能力与交流
239
5.2
非人类灵长类动物的交流与人类语言的差异
242
5.2.1 非人类灵长类动物呼叫的特征
242
5.2.2 猿类与掌握语言能力前的儿童的手势之间的异同
249
5.2.3 人类和黑猩猩对情绪表征的处理
251
24
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目录
5.2.4 类人猿对明示信号及指向的认知
253
5.2.5 猿类布洛卡区与人类语言区的关系
255
小结 270
思考题 270
第3篇 人脑语言认知机
制
6
第6章
听觉与视觉感知器官的语言认知 273
本章课程的学习目的和要求 273
6.1
发音器官及语音产生模型 273
6.1.1 发音部位与声道274
6.1.2 语音生成模型275
6.2
听觉及感知 278
6.2.1 外耳、中耳、内耳及听觉感知278
6.2.2 听觉输入和语音信息流283
6.2.3 听觉语言理解的认知模型287
6.2.4 语言理解的功能神经解剖学292
6.2.5 口语和环境声音的认知及句子理解因果关系推理296
6.2.6 脑电图与事件相关电位297
6.2.7 语音加工在阅读汉语双字复合高、低频词中的作用302
6.3
视觉及感知 310
6.3.1 视觉皮层及视觉通路310
6.3.2 视觉词形区315
6.3.3 汉字的形和音处理316
6.3.4 阅读过程中快速提取汉字的抽象拼写模式317
小结 328
思考题 328
7
第7章
语言回路的加工机制 329
本章课程的学习目的和要求
329
25
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7.1
语言处理模型
329
7.1.1 弓形束（长段、前段和后段）形成的回路
329
7.1.2 额斜束形成的回路
340
7.1.3 额-枕下束及下纵束形成的回路
342
7.1.4 最外囊与中纵束形成的回路
347
7.1.5 钩状束形成的回路
348
7.2
神经发育过程中的结构和功能连接 351
7.2.1 背侧语言纤维束及其发育过程351
7.2.2 腹侧语言纤维束及其发育过程361
7.2.3 背侧和腹侧纤维束通路的整合363
7.2.4 基于神经解剖学的句法和语义网络367
小结 369
思考题 369
8
第8章
语言产生与理解的神经机制 370
本章课程的学习目的和要求 370
8.1
语言作为大脑系统的功能 370
8.1.1 语言作为一种特殊的认知系统370
8.1.2 大脑的语言能力：“语言获得装置”理论372
8.2
大脑的语言网络 373
8.2.1 与原发性渐进式失语综合征相关的左脑语言网络373
8.2.2 与语义处理相关的左脑网络系统375
8.2.3 叙述性语言理解过程中左前外侧颞上皮层的功能连接376
8.2.4 默认模式网络的关联脑区377
8.2.5 神经语言网络发育模式378
8.2.6 神经语言回路380
8.2.7 句法处理的
2
个语法中枢与
3
个神经回路385
8.3
功能连通性和词汇句法处理 386
8.3.1 语言脑区相关的功能连通性
386
8.3.2 词形、句法信息、词汇语义信息的大脑加工机制
392
8.4
语言产生和理解的机制
403
8.4.1 语言的产生和理解
403
8.4.2 反讽和隐喻话语的大脑处理机制
421
8.4.3 汉字阅读和声调感知机制
424
26
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目录
8.4.4 汉语学习与理解的神经认知机制：基于ERP
研究的综合验证
431
小结 441
思考题 442
9
第9章
二语习得的认知理论与神经机制 443
本章课程的学习目的和要求 443
9.1
二语习得理论 443
9.1.1 二语习得的研究历史444
9.1.2 二语习得的相关概念及模型444
9.1.3 乔姆斯基的语言层次结构和普遍文法450
9.2
二语习得的关键期假说 452
9.2.1 语言学习的关键期假说452
9.2.2 单语与双语者的脑区激活457
9.2.3 二语习得的词汇处理459
9.2.4 习得年龄与熟练程度、语言使用的社会多样性470
9.2.5 早
/
晚期双语者的脑区及其他因素的影响476
9.3
二语习得的神经生理学机制 479
9.3.1 时间进程的ERP
研究480
9.3.2 脑区定位的fMRI
研究483
9.3.3 二语习得对白质纤维束及皮层下基底神经节和丘脑的影响486
9.3.4 语言的大脑皮层控制494
小结 495
思考题 495
10
第10章
大脑偏侧性与性别、文化差异 496
本章课程的学习目的和要求
496
10.1
大脑偏侧性及用手习惯
496
10.1.1 灵长类脑回、脑沟的不对称性
496
10.1.2 左、右脑的偏侧性
497
10.1.3 手的使用与语言能力的相互关系
502
10.2
大脑的性别差异
507
27
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10.2.1 语言及智力的性别差异
507
10.2.2 智力和性别的神经解剖学研究
518
10.2.3 人脑容量与智力不直接相关
533
10.3
大脑的文化差异
537
10.3.1 中西方文化的差异
537
10.3.2 文化对大脑算数处理方式的影响
540
小结 542
思考题 542
11
第11章
失语症研究 543
本章课程的学习目的和要求 543
11.1
失语症研究的历史 544
11.2
失语症的分类 549
11.3
主要失语症的特征、病灶部位及病因 553
11.3.1 布洛卡失语症553
11.3.2 韦尼克失语症555
11.3.3 传导性失语症558
11.3.4 经皮质性失语症561
11.3.5 命名性失语症562
11.3.6 完全性失语症565
11.3.7 原发性渐进式失语症565
11.3.8 聋人失语症568
11.3.9 丘脑性失语症569
11.3.10 基底神经节失语症571
11.3.11 交叉性失语症571
11.3.12 阅读障碍、认知障碍与失语症574
11.4
失语症的检查方法 579
11.4.1 检查方法
579
11.4.2 皮质电刺激的功能定位
580
11.4.3 功能磁共振成像和正电子发射断层扫描的皮层定位
583
小结 588
思考题 588
28
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目录
下册
第4篇 人工智能大语言模
型
12
第12章
人工智能基础及神经网络相关知识 591
本章课程的学习目的和要求 591
12.1 计算机及人工智能的发展史 591
12.1.1 计算机的诞生591
12.1.2 人工智能发展史593
12.1.3 相关知识介绍601
12.2
神经元及神经网络模型 606
12.2.1 神经元及其工作机制608
12.2.2 单个人工神经元模型613
12.2.3 具有隐藏层的神经网络及误差反向传播算法616
12.2.4 离散霍普菲尔德反馈循环网络619
12.2.5 深度学习及堆叠自编码网络623
12.3
深度学习的神经科学基础——以视觉为例 631
12.3.1 视觉感知神经生理结构632
12.3.2 视觉感知系统633
12.3.3 视觉处理机制635
12.4 认知科学 643
12.4.1 人类认知的三个世界划分
645
12.4.2 认知科学的
5
层级理论
647
12.4.3 认知科学、物理科学和信息科学的关系与区别
648
12.5 语言学家对AI
和LLM
的贡献
649
12.5.1 乔姆斯基的普遍语法理论对AI
和LLM
的贡献
650
12.5.2 其他语言学理论对AI
和LLM
的贡献
652
29
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12.5.3 乔姆斯基与辛顿的语言理论之争
657
小结 664
思考题 664
13
第13章
大语言模型的结构与分类 665
本章课程的学习目的和要求 665
13.1 大语言模型的处理机制 665
13.1.1 Transformer架构665
13.1.2 LLM的处理机制概述666
13.2 仅编码器模型的LLM 669
13.2.1 BERT670
13.2.2 RoBERTa673
13.3 仅解码器模型 674
13.3.1 早期GPT
系列模型（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4）675
13.3.2 GPT-5系列模型688
13.3.3 LLaMA系列模型701
13.3.4 其他LLM
：BLOOM、OPT、Baichuan、Qwen、PaLM、
Galactica
708
13.4 编码器-解码器模型 721
13.4.1 T5722
13.4.2 GLM系列727
13.5 混合专家架构 732
13.5.1 混合专家732
13.5.2 混元大模型（Hunyuan-Large）735
13.5.3 GLaM736
13.5.4 DeepSeekLLM738
13.6 代码LLM 746
13.6.1 CodeLLM:
StarCoder、CodeGen、Codex、phi-1
747
13.6.2 DeepSeek-Coder-V2
752
小结 754
思考题 754
30
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目录
14
第14章
LLM预训练数据集 755
本章课程的学习目的和要求
755
14.1 英文语料库
755
14.1.1 开源预训练数据集Dolma
756
14.1.2 英语学术语料库S2ORC758
14.1.3 多样化数据集The
Pile760
14.1.4 RefinedWeb数据集763
14.1.5 安全高质量开源数据集WanJuan-CC766
14.2 中文语料库 769
14.2.1 大规模高质量中文数据集Chinese
WebText769
14.2.2 中文数据集WuDaoCorpora772
14.3 多语言语料库 773
14.3.1 复合多语言数据集BigScience
ROOTS774
14.3.2 中英文综合性多模态数据集WanJuan776
14.3.3 代码数据集The
Stack777
14.4 指令微调数据集 779
14.4.1 指令微调数据集COIG-CQIA780
14.4.2 OpenAssistantConversations
数据集783
14.4.3 Self-Instruct：用于指令对齐的数据集和训练框架784
14.4.4 FlanCollection
指令微调数据集与方法体系788
小结 791
思考题 791
15
第15章
无监督预训练的关键技术与策略 792
本章课程的学习目的和要求 792
15.1 LLM的预训练
792
15.1.1 统一语言学习范式UL2
792
15.1.2 LLM的训练优化计算
795
15.1.3 中间填充（FIM）训练LLM
797
15.1.4 预训练数据对语言模型性能的影响
800
15.1.5 通过D4（文档去重与多样化）改进LLM
预训练效果
802
15.1.6 基于重要性重采样的预训练数据选择方法
804
31
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15.1.7 不同语言模型架构和预训练目标对零样本泛化能力的影响
805
15.2 数据的选择与去重
809
15.2.1 LLM影响子集选择
809
15.2.2 LLM的训练数据去重
811
15.2.3 DoReMi：预训练语言模型的数据领域权重优化方法
815
15.2.4 LLM训练中重复数据对模型性能影响的可解释性
818
15.2.5 解析LLM
训练中的数据组合策略SlimPajama-DC821
15.2.6 零样本学习方法UniMC：轻量级统一多项选择模型824
15.3 伸缩定律与涌现能力 827
15.3.1 语言模型作为少样本学习器的特性分析827
15.3.2 自回归生成式模型的缩放定律832
15.3.3 神经语言模型的缩放规律833
15.3.4 LLM的涌现能力837
15.3.5 Gopher模型研究：规模与性能的权衡841
15.3.6 DeepSeekLLM
：基于解码器Transformer
的缩放规律研究842
15.3.7 LLM真的具有涌现能力？844
小结 845
思考题 845
16
第16章
监督指令微调与模型能力评估 846
本章课程的学习目的和要求 846
16.1 指令微调与多任务泛化 846
16.1.1 指令微调846
16.1.2 WizardLM：通过指令进化提升LLM
能力853
16.1.3 多任务微调助力跨语言泛化能力提升857
16.1.4 基于OPT
预训练语言模型的OPT-IML
框架860
16.1.5 超自然指令泛化SUP-NATINST865
16.2 参数高效微调方法 869
16.2.1 LLM的低秩适配方法LoRA
869
16.2.2 QLoRA：量化LLM
的高效微调方法
872
16.2.3 前缀调优（prefix-tuning）：一种高效的轻量级微调方法
875
16.2.4 提示微调
878
16.3 模型理解与能力评估
883
16.3.1 P-Tuning：提示微调预训练语言模型（PLM）
883
32
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目录
16.3.2 大模型评测
885
小结 890
思考题 890
17
第17章
人类对齐技术与逻辑推理 891
本章课程的学习目的和要求 891
17.1 基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术 891
17.1.1 基于人类反馈的强化学习与安全性研究891
17.1.2 基于人类或AI
反馈的RLHF
机制研究与应用896
17.1.3 去人类化的反馈机制：AI
反馈、自监督与价值引导905
17.1.4 WizardMath：通过强化Evol-Instruct
增强LLM
数学推理能力911
17.2 过程监督与结果监督 913
17.2.1 逐步验证：过程监督与结果监督的比较913
17.2.2 基于过程和结果反馈解决数学应用问题915
17.2.3 逐步奖励模型：推理的导航器917
17.2.4 思维链提示在LLM
中引出推理921
17.3 常识与复杂逻辑推理 924
17.3.1 简单常识推理方法924
17.3.2 DeepSeek-R1926
17.4 大模型推理 928
17.4.1 基于参数知识的推理929
17.4.2 基于外部知识的推理933
小结 937
思考题 938
18
第18章
大模型知识产权保护与安全应用 939
本章课程的学习目的和要求
939
18.1 大模型知识产权保护与安全应用原理
939
18.1.1 概述939
18.1.2 相关工作
942
18.1.3 ModelShield：一种即插即用的LLM
知识产权保护水印方法
946
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18.2 实验验证 951
18.2.1 模型提取攻击场景的模拟研究
951
18.2.2 自适应水印生成机制分析
953
18.2.3 水印检测性能分析
956
小结 970
思考题 971
参考文献 972
附录 1000
附录表1 额叶脑区的语言功能 1000
附录表2 顶叶脑区的语言功能 1001
附录表3 颞叶脑区的语言功能 1002
附录表4 岛叶、枕叶、小脑脑区的语言功能 1003
附录表5 丘脑、基底神经节、扣带回、海马、海马旁回脑区语言的功能 1003
附录表6 与语言相关的主要神经纤维束及其功能 1004
附录表7 主要脑区及其神经纤维束 1005
附录表8 其他白质部分的语言功能 1005
附录表9 视觉的背侧、腹侧通路及其功能 1006
附录表10 运动、感觉、联合脑区的语言功能 1006
附录表11 各种大语言模型简介 1007
附录表12 大语言模型所用的数据集和基准测试集简介 1038
附录表13 大语言模型名词解释 1085
词汇表 1105
插图清单及出处 1128
插表清单及出处 1146
