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从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM

内容简介

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。

《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、强化学习实战、只具有解码器的GPT-2模型、实战训练自己的ChatGPT、开源大模型ChatGLM使用详解、ChatGLM高级定制化应用实战、对ChatGLM进行高级微调。

《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》适合PyTorch深度学习初学者、大模型开发初学者、大模型开发人员学习,也适合高等院校人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等专业的师生作为教学参考书。

作者简介

王晓华,高校计算机专业讲师,研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

目录

目 录

第1章 新时代的曙光—人工智能与大模型 1

  • 1.1 人工智能:思维与实践的融合 1
    • 1.1.1 人工智能的历史与未来 2
    • 1.1.2 深度学习与人工智能 2
    • 1.1.3 选择PyTorch 2.0实战框架 3
  • 1.2 大模型开启人工智能的新时代 4
    • 1.2.1 大模型带来的变革 4
    • 1.2.2 最强的中文大模型—清华大学ChatGLM介绍 5
    • 1.2.3 近在咫尺的未来—大模型的应用前景 6
  • 1.3 本章小结 7

第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建 8

  • 2.1 环境搭建1:安装Python 8
    • 2.1.1 Miniconda的下载与安装 8
    • 2.1.2 PyCharm的下载与安装 11
    • 2.1.3 Python代码小练习:计算Softmax函数 14
  • 2.2 环境搭建2:安装PyTorch 2.0 15
    • 2.2.1 Nvidia 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本 15
    • 2.2.2 PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装 15
    • 2.2.3 PyTorch 2.0小练习:Hello PyTorch 18
  • 2.3 生成式模型实战:古诗词的生成 18
  • 2.4 图像降噪:手把手实战第一个深度学习模型 19
    • 2.4.1 MNIST数据集的准备 19
    • 2.4.2 MNIST数据集的特征和标签介绍 21
    • 2.4.3 模型的准备和介绍 22
    • 2.4.4 对目标的逼近—模型的损失函数与优化函数 24
    • 2.4.5 基于深度学习的模型训练 24
  • 2.5 本章小结 26

第3章 从零开始学习PyTorch 2.0 27

  • 3.1 实战MNIST手写体识别 27
    • 3.1.1 数据图像的获取与标签的说明 27
    • 3.1.2 实战基于PyTorch 2.0的手写体识别模型 29
    • 3.1.3 基于Netron库的PyTorch 2.0模型可视化 32
  • 3.2 自定义神经网络框架的基本设计 34
    • 3.2.1 神经网络框架的抽象实现 34
    • 3.2.2 自定义神经网络框架的具体实现 35
  • 3.3 本章小结 43

第4章 一学就会的深度学习基础算法详解 44

  • 4.1 反向传播神经网络的前身历史 44
  • 4.2 反向传播神经网络两个基础算法详解 47
    • 4.2.1 最小二乘法详解 48
    • 4.2.2 梯度下降算法 50
    • 4.2.3 最小二乘法的梯度下降算法及其Python实现 52
  • 4.3 反馈神经网络反向传播算法介绍 58
    • 4.3.1 深度学习基础 58
    • 4.3.2 链式求导法则 59
    • 4.3.3 反馈神经网络的原理与公式推导 60
    • 4.3.4 反馈神经网络原理的激活函数 64
    • 4.3.5 反馈神经网络原理的Python实现 66
  • 4.4 本章小结 70

第5章 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 71

  • 5.1 卷积运算的基本概念 71
    • 5.1.1 基本卷积运算示例 72
    • 5.1.2 PyTorch中的卷积函数实现详解 73
    • 5.1.3 池化运算 75
    • 5.1.4 Softmax激活函数 77
    • 5.1.5 卷积神经网络的原理 78
  • 5.2 实战:基于卷积的MNIST手写体分类 80
    • 5.2.1 数据的准备 80
    • 5.2.2 模型的设计 81
    • 5.2.3 基于卷积的MNIST分类模型 82
  • 5.3 PyTorch的深度可分离膨胀卷积详解 84
    • 5.3.1 深度可分离卷积的定义 84
    • 5.3.2 深度的定义以及不同计算层待训练参数的比较 86
    • 5.3.3 膨胀卷积详解 87
    • 5.3.4 实战:基于深度可分离膨胀卷积的MNIST手写体识别 87
  • 5.4 本章小结 90

第6章 可视化的PyTorch数据处理与模型展示 91

  • 6.1 用于自定义数据集的torch.utils.data工具箱使用详解 92
    • 6.1.1 使用torch.utils.data. Dataset封装自定义数据集 92
    • 6.1.2 改变数据类型的Dataset类中的transform的使用 93
    • 6.1.3 批量输出数据的DataLoader类详解 98
  • 6.2 实战:基于tensorboardX的训练可视化展示 100
    • 6.2.1 可视化组件tensorboardX的简介与安装 100
    • 6.2.2 tensorboardX可视化组件的使用 100
    • 6.2.3 tensorboardX对模型训练过程的展示 103
  • 6.3 本章小结 105

第7章 ResNet实战 106

  • 7.1 ResNet基础原理与程序设计基础 106
    • 7.1.1 ResNet诞生的背景 107
    • 7.1.2 PyTorch 2.0中的模块工具 109
    • 7.1.3 ResNet残差模块的实现 110
    • 7.1.4 ResNet网络的实现 112
  • 7.2 ResNet实战:CIFAR-10数据集分类 114
    • 7.2.1 CIFAR-10数据集简介 114
    • 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 117
  • 7.3 本章小结 118

第8章 有趣的词嵌入 120

  • 8.1 文本数据处理 120
    • 8.1.1 Ag_news数据集介绍和数据清洗 120
    • 8.1.2 停用词的使用 123
    • 8.1.3 词向量训练模型Word2Vec使用介绍 125
    • 8.1.4 文本主题的提取:基于TF-IDF 128
    • 8.1.5 文本主题的提取:基于TextRank 132
  • 8.2 更多的词嵌入方法—FastText和预训练词向量 134
    • 8.2.1 FastText的原理与基础算法 135
    • 8.2.2 FastText训练及其与PyTorch 2.0的协同使用 136
    • 8.2.3 使用其他预训练参数来生成PyTorch 2.0词嵌入矩阵(中文) 140
  • 8.3 针对文本的卷积神经网络模型简介—字符卷积 141
    • 8.3.1 字符(非单词)文本的处理 141
    • 8.3.2 卷积神经网络文本分类模型的实现—Conv1d(一维卷积) 148
  • 8.4 针对文本的卷积神经网络模型简介—词卷积 151
    • 8.4.1 单词的文本处理 151
    • 8.4.2 卷积神经网络文本分类模型的实现—Conv2d(二维卷积) 153
  • 8.5 使用卷积对文本分类的补充内容 155
    • 8.5.1 汉字的文本处理 155
    • 8.5.2 其他细节 157
  • 8.6 本章小结 158

第9章 基于循环神经网络的中文情感分类实战 160

  • 9.1 实战:循环神经网络与情感分类 160
  • 9.2 循环神经网络理论讲解 165
    • 9.2.1 什么是GRU 165
    • 9.2.2 单向不行,那就双向 167
  • 9.3 本章小结 168

第10章 从零开始学习自然语言处理的编码器 169

  • 10.1 编码器的核心—注意力模型 170
    • 10.1.1 输入层—初始词向量层和位置编码器层 170
    • 10.1.2 自注意力层 172
    • 10.1.3 ticks和Layer Normalization 177
    • 10.1.4 多头注意力 178
  • 10.2 编码器的实现 180
    • 10.2.1 前馈层的实现 181
    • 10.2.2 编码器的实现 182
  • 10.3 实战编码器:拼音汉字转化模型 184
    • 10.3.1 汉字拼音数据集处理 185
    • 10.3.2 汉字拼音转化模型的确定 187
    • 10.3.3 模型训练部分的编写 190
  • 10.4 本章小结 191

第11章 站在巨人肩膀上的预训练模型BERT 193

  • 11.1 预训练模型BERT 193
    • 11.1.1 BERT的基本架构与应用 194
    • 11.1.2 BERT预训练任务与微调 195
  • 11.2 实战BERT:中文文本分类 198
    • 11.2.1 使用Hugging Face获取BERT预训练模型 198
    • 11.2.2 BERT实战文本分类 200
  • 11.3 更多的预训练模型 203
  • 11.4 本章小结 205

第12章 从1开始自然语言处理的解码器 206

  • 12.1 解码器的核心—注意力模型 206
    • 12.1.1 解码器的输入和交互注意力层的掩码 207
    • 12.1.2 为什么通过掩码操作能够减少干扰 212
    • 12.1.3 解码器的输出(移位训练方法) 213
    • 12.1.4 解码器的实现 214
  • 12.2 解码器实战—拼音汉字翻译模型 215
    • 12.2.1 数据集的获取与处理 216
    • 12.2.2 翻译模型 218
    • 12.2.3 拼音汉字模型的训练 229
    • 12.2.4 拼音汉字模型的使用 230
  • 12.3 本章小结 231

第13章 基于PyTorch 2.0的强化学习实战 232

  • 13.1 基于强化学习的火箭回收实战 232
    • 13.1.1 火箭回收基本运行环境介绍 233
    • 13.1.2 火箭回收参数介绍 234
    • 13.1.3 基于强化学习的火箭回收实战 234
    • 13.1.4 强化学习的基本内容 239
  • 13.2 强化学习的基本算法—PPO算法 243
    • 13.2.1 PPO算法简介 243
    • 13.2.2 函数使用说明 244
    • 13.2.3 一学就会的TD-error理论介绍 245
    • 13.2.4 基于TD-error的结果修正 247
    • 13.2.5 对于奖励的倒序构成的说明 248
  • 13.3 本章小结 249

第14章 ChatGPT前身—只具有解码器的GPT-2模型 250

  • 14.1 GPT-2模型简介 250
    • 14.1.1 GPT-2模型的输入和输出结构—自回归性 251
    • 14.1.2 GPT-2模型的PyTorch实现 252
    • 14.1.3 GPT-2模型输入输出格式的实现 257
  • 14.2 Hugging Face GPT-2模型源码模型详解 259
    • 14.2.1 GPT2LMHeadModel类和GPT2Model类详解 259
    • 14.2.2 Block类详解 270
    • 14.2.3 Attention类详解 274
    • 14.2.4 MLP类详解 281
  • 14.3 Hugging Face GPT-2模型的使用与自定义微调 282
    • 14.3.1 模型的使用与自定义数据集的微调 282
    • 14.3.2 基于预训练模型的评论描述微调 285
  • 14.4 自定义模型的输出 286
    • 14.4.1 GPT输出的结构 286
    • 14.4.2 创造性参数temperature与采样个数topK 288
  • 14.5 本章小结 290

第15章 实战训练自己的ChatGPT 291

  • 15.1 什么是ChatGPT 291
  • 15.2 RLHF模型简介 293
    • 15.2.1 RLHF技术分解 293
    • 15.2.2 RLHF中的具体实现—PPO算法 296
  • 15.3 基于RLHF实战的ChatGPT正向评论的生成 297
    • 15.3.1 RLHF模型进化的总体讲解 297
    • 15.3.2 ChatGPT评分模块简介 298
    • 15.3.3 带有评分函数的ChatGPT模型的构建 300
    • 15.3.4 RLHF中的PPO算法—KL散度 301
    • 15.3.5 RLHF中的PPO算法—损失函数 303
  • 15.4 本章小结 304

第16章 开源大模型ChatGLM使用详解 305

  • 16.1 为什么要使用大模型 305
    • 16.1.1 大模型与普通模型的区别 306
    • 16.1.2 一个神奇的现象—大模型的涌现能力 307
  • 16.2 ChatGLM使用详解 307
    • 16.2.1 ChatGLM简介及应用前景 308
    • 16.2.2 下载ChatGLM 309
    • 16.2.3 ChatGLM的使用与Prompt介绍 310
  • 16.3 本章小结 311

第17章 开源大模型ChatGLM 高级定制化应用实战 312

  • 17.1 医疗问答GLMQABot搭建实战—基于ChatGLM搭建专业客服问答机器人 312
    • 17.1.1 基于ChatGLM搭建专业领域问答机器人的思路 313
    • 17.1.2 基于真实医疗问答的数据准备 314
    • 17.1.3 文本相关性(相似度)的比较算法 315
    • 17.1.4 提示语句Prompt的构建 316
    • 17.1.5 基于单个文档的GLMQABot的搭建 316
  • 17.2 金融信息抽取实战—基于知识链的ChatGLM本地化知识库检索与智能答案生成 318
    • 17.2.1 基于ChatGLM搭建智能答案生成机器人的思路 319
    • 17.2.2 获取专业(范畴内)文档与编码存储 320
    • 17.2.3 查询文本编码的相关性比较与排序 322
    • 17.2.4 基于知识链的ChatGLM本地化知识库检索与智能答案生成 325
  • 17.3 基于ChatGLM的一些补充内容 327
    • 17.3.1 语言的艺术—Prompt的前世今生 328
    • 17.3.2 清华大学推荐的ChatGLM微调方法 329
    • 17.3.2 一种新的基于ChatGLM的文本检索方案 330
  • 17.4 本章小结 331

第18章 对训练成本上亿美元的ChatGLM进行高级微调 332

  • 18.1 ChatGLM模型的本地化处理 332
    • 18.1.1 下载ChatGLM源码与合并存档 332
    • 18.1.2 修正自定义的本地化模型 335
    • 18.1.3 构建GLM模型的输入输出示例 337
  • 18.2 高级微调方法1—基于加速库Accelerator的全量数据微调 339
    • 18.2.1 数据的准备—将文本内容转化成三元组的知识图谱 339
    • 18.2.2 加速的秘密—Accelerate模型加速工具详解 342
    • 18.2.3 更快的速度—使用INT8(INT4)量化模型加速训练 345
  • 18.3 高级微调方法2—基于LoRA的模型微调 348
    • 18.3.1 对ChatGLM进行微调的方法—LoRA 348
    • 18.3.2 自定义LoRA的使用方法 349
    • 18.3.3 基于自定义LoRA的模型训练 350
    • 18.3.4 基于自定义LoRA的模型推断 352
    • 18.3.5 基于基本原理的LoRA实现 355
  • 18.4 高级微调方法3—基于Huggingface的PEFT模型微调 357
    • 18.4.1 PEFT技术详解 358
    • 18.4.2 PEFT的使用与参数设计 359
    • 18.4.3 Huggingface专用PEFT的使用 360
  • 18.5 本章小结 362

力量训练基础:用5种杠铃动作极速发展身体实力

这是一本介绍力量训练的经典书籍,确切地说,它是一本介绍杠铃训练方法的经典之作。《力量训练基础》只介绍了五种主要的杠铃训练动作——五种被认为最有用的杠铃动作,深蹲、推举、卧推、硬拉和力量翻。作者以科学的态度和精益求精的精神,把这五种基本动作和杠铃训练的体系以正确的方式讲解得淋漓尽致。自从2005年出版以来,《力量训练基础》成为了有关举重训练的最畅销的书籍之一,获得了读者的高度认可。此外,健身领域的专家同样给予了这本书高度的评价。

编辑推荐:

这是一本帮助你重新认识健身和你的身体的专业杠铃书,这是一本经过了成千上万的健身者和专业运动员验证的书,这也是一本能够提供你所需的知识的书。

作者简介:

马克·瑞比托(Mark Rippetoe)1983 年毕业于美国中西州立大学,获得了地质学理学学士学位,并辅修了人类学。他是《力量训练计划设计》第3 版(Practical Programming for Strength Training, 3rd Edition)、《足够强壮了吗?》(Strong Enough?)、《刻薄的重力先生》(Mean Ol’ Mr. Gravity)和本书,以及很多报纸、杂志和网络文章的作者。他1978 年投身于健身行业,1984 年成为威奇托福尔斯(Wichita Falls)运动俱乐部的所有者。他是1985年获得美国国家力量与健身协会(National Strength and Conditioning Association,简写为CSCS)认证的首批教练员之一,并且是第一位在2009 年放弃证书的教练员。瑞比托作为有竞争力的力量举运动员有着10 年的参赛经验,并且已经指导了很多举重者和运动员,以及成千上万的对提升力量和运动表现感兴趣的人。他在全美组织了很多研讨会讨论这种杠铃训练方法。

名人推荐:

“每一天都会有人问我最 好的重量训练书是哪一本。我总会这样回答:《力量训练基础》。这本书对认真学习或教授基础举重练习的任何人来说都是必不可少的。它提高了你的洞察力,并提供了很多技巧,帮助你成为一名技艺精湛的举重者。每个人都想要训练,或者成为冠军。但如果基础知识不足,你就无法打造出冠军级别的力量。这本书将帮助你铸造这样的基础。”吉姆·温德勒(Jim Wendler),5/3/1训练法的作者

不能承受的生命之轻

* 全球销售超三亿册的超级畅销书

* 二十世纪堪称伟大的小说

* 米兰·昆德拉代表作

人生选择之书,轻与重的相对论

“如果生命的初次排练就已经是生命本身,那么生命到底会有什么价值?”

“一切都是马上经历,仅此一次,不能准备。”

* 随书附赠定制版米兰·昆德拉主题贴纸

* 打造属于你自己的独一无二的个性昆德拉文集

《不能承受的生命之轻》是米兰·昆德拉的小说代表作,享誉世界的超级畅销书,小说依托二十世纪六十年代捷克斯洛伐克的历史剧变,以托马斯与特蕾莎偶然而宿命般的爱情为主线展开故事,不仅仅是描述几对男女感情上的纠葛,也不仅仅是书写个人命运在大的境遇变迁中的沉浮、个人在变革时刻的选择,更是一部层次丰富、意象繁复的哲理小说,从永恒轮回的谵妄之下人的生命分量几何这一带着神秘感的疑问开篇,随着不断穿插的书中人物的生活走向、所思所想提出了生命之轻与重、灵与肉的相对论。

该书是二十世纪最伟大的小说之一,昆德拉借此坚实地奠定了他作为世界上最伟大的在世作家的地位。

——《华盛顿时报》

他的作品使我坚信人类一定会生存下去,世界一定会生存下去,我全心全意在这个世界上所信仰、寻求和热望的一切都将恢复其人性的面貌。

感激他是因为在这个悲剧的今天,他使我比任何时候都更强烈地体会到,面对不朽的东西,即使死神也无能为力。”

——法国作家路易·阿拉贡

一部隐秘而闪光的杰作。

——伊恩·麦克尤恩

我只看过《不能承受的生命之轻》和《告别圆舞曲》,很喜欢。跟拉美、美国作家不太一样……小说中的讽刺有一点儿像黑色幽默,又不完全是,形成了一种独特的味道。

——莫言

她来自马里乌波尔

★内容介绍

“如果你看见过我曾见到的。”母亲总是一再重复这句话。

“亲爱的上帝,请让我感觉她感觉到的,只要一瞬间就好。”多年之后,女儿这么说道。

娜塔莎·沃丁十岁的某天,母亲出门,再也没有回来,后来才得知母亲自沉雷格尼茨河,没能留下只言片语;父亲则酗酒,终日埋首俄语书籍。——在那之后,作者才意识到自己对她一无所知,唯一知道的是她来自马里乌波尔,1943年作为强制劳工被驱离乌克兰,前往德国。凭借少得可怜的线索,娜塔莎·沃丁一点一点地把碎裂的瓷片拼接在一起,她发现,这个家族的过往是一个巨大的谜,是一则关于东欧苦难的历史寓言……作者用迷人的方式完整还原了一部母亲的个人史、家族史、二十世纪动荡史。虽然这是一部非虚构作品,却比虚构作品更魔幻,更戏剧化,也更惊心动魄。

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★编辑推荐

◎一部家族史,百年世界灾难缩影

◎20世纪东欧灾难实录,填补二战东方劳工史出版空白

◎堪与温弗雷德·塞巴尔德媲美的作家,用文字抢救逝去的生命与记忆之书

◎重写东欧史,拼接历史的碎片,完整还原悲恸个人史。12000000名东方劳工,绝非二战犹太人大屠杀之外的历史注脚,展示欧洲文明悲剧的全景,揭示乌克兰人不为人知的命运

◎斩获德语第二大文学奖“莱比锡图书奖”(非虚构类)、德布林奖,德语文学在线、《明镜周刊》、《德国时代周报》、《法兰克福汇报》、《南德意志报》等高度赞誉

◎一出版即译为法国、黎巴嫩、意大利、立陶宛、荷兰、西班牙、乌克兰、阿拉伯等文字,长期踞于德国图书榜首

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★媒体评论

以家族史展现了世纪全景……一部了不起的作品。

——《明镜周刊》

……只有通过个人性的叙述,我们才能知道历史事件是怎样影响了一个人的经历,当下的事件是怎样从根本上形塑了一个人的生命。这部作品让人看到了德国伟大的记忆艺术家塞巴尔德从遗忘中抢救逝去生命的影子,这绝非偶然。

——勒夫勒(Sigrid Löffler),2015年德布林奖颁奖词

关于遗忘的重要文本。……这部扣人心弦的杰作,已经远远超出了寻找个人家族之根的范畴。

——德语文学在线

人类的生命是如此渺小又如此丰富,在历史的粉碎机里消逝得又是如此悄无声息。这就是《她来自马里乌波尔》所讲述的,作者在虚构和研究、重构和记忆中游走,寻找。……作者的语言朴实无华,但这再合适不过。……非常伟大、极富影响力的艺术。

——犹克‧玛根瑙(Jörg Magenau),德国广播电台文化台

不可预知和令人大跌眼镜的线索盘根错节,活像一部犯罪悬疑片,每个细节都增添了张力,偶然又衍生出了一连串不可思议……《她来自马里乌波尔》是二十世纪灾难史的缩影,其影响至今绵延不绝。

——赫尔穆特·伯蒂格(Helmut Böttiger),《德国时代周报》

近年来有好几部关于二十世纪梦魇的作品,它们与暴力相关,如档案中记录般遥远。虽然娜塔莎·沃丁仅展示了正在发生的故事的一小部分,但她的讲述是如此拉近了读者,我们在当中看到了我们自己。

——《法兰克福汇报》

娜塔莎·沃丁确立了一种既古典又非凡的写作范式。

——汉斯-彼得·库尼施(Hans-Peter Kunisch),《南德意志报》

革命,饥饿,世界大战,内战,古拉格,这是一个更富戏剧性的家族故事。……娜塔莎·沃丁继承了历史学家似乎无法接续的使命:将强制劳工和战俘的历史曝光在公众的视野中。

——德意志广播电台

这本书引人入胜,读开头第一句话就把心提溜到了嗓子眼,悲壮,震撼,很难停下翻动纸页的手指。……属于赫塔·米勒和凯尔泰斯·伊姆雷一脉。

——《科隆城市报》

……一部伟大的书,对抗沉默。那是一段鲜活的,生动的,发出叩问的,绝望而又动人的历史。当然,也充满了痛苦。这是一部催人泪下的书,是多重线索和寻找下的个人史书写。

——巴伐利亚州第二电台文化频道

凭借有限的信息,沃丁小心翼翼地把谜一般的家族史碎片拼接起来,于是便有了这部饱受赞誉的深情杰作,堪与W. G. 塞巴尔德媲美。……《她来自马里乌波尔》填补了文学领域的空白,通过对母亲家族的深情追溯,为成千上万东欧人民树立了纪念碑。

——New Books in German

这本书呼吁人们关注那些鲜为人知且往往不是焦点的历史议题,纳粹德国的东方劳工史即其中之一。有时候它像一本推理小说,在这本书面前你根本停不下来,因为你不知道娜塔莎·沃丁还要往窟窿里填充什么。许多东西浮出历史地表,但还有许多没有说出来。这就是书写家族史的意义。

——Beyond History

此书再次揭开了德国历史上的一块伤疤。许多档案材料被刻意销毁,记忆随着当事人的去世而荡然无存,即便尚有知情人在世也大多缄口不言。……相信随着该书的传播,这段被遮蔽和遗忘的历史会重新进入公共记忆之中。

——中国《文艺报》

切尔诺贝利的午夜

【编辑推荐】

★著名读书网站Goodreads近30000人打出4.38高分,盛赞“《切尔诺贝利的午夜》是你能读到的最好的非虚构书籍之一”。

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★普利策奖得主、《古拉格:一部历史》作者安妮·艾普尔鲍姆等欧美一流作家、学者倾情推荐;

HBO名剧《切尔诺贝利》主创Craig Mazin:开拍之前没能看过这部书,我感到十分遗憾。

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栩栩如生地讲述了这场历史上最严重的灾难,同时也让我们看到了苏联最后的岁月中那些每天都在发生的令人迷惑不解的真实事件。

——安妮·艾普尔鲍姆(普利策奖得主)

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本书对历史做出了宝贵的贡献,关于切尔诺贝利这样一个让世人瞩目的故事,它讲述得极为出色。

—— 沙希利·浦洛基

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★切尔诺贝利,人类文明史上的永恒噩梦:权威记者十数年深度调查,数百小时采访录音,大量档案、书信、回忆录首次曝光,全景式展现了这场我们时代毁灭性核灾难的整个过程:

作者亚当·希金博特姆是《纽约客》的资深记者,驾驭故事与挖掘运用材料的能力皆为一流。全书精注详解 ,仅注释就一百余页,使用材料扎实严谨堪比学术著作,可读性之强又堪比惊悚小说。

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★在一个狂妄自大和注定要失败的故事中,捕捉到科学与人性;这里没有无名英雄,每个人都有自己的脸孔:

书中有大量人物刻画,这是作者花费十几年时间走访灾难亲历者所得到的故事。这些人早已经被他们的国家和同胞所遗忘,其中,有苏联的各色高官,有“吹哨”人,有救援英雄,有医疗人员,有事故清理者,也有日后站在审判席上的人。

作者将焦点放在被卷入其中的人们以及他们面对突发灾难如何做出种种艰难抉择,它代表了苏联社会的一个横截面,暴露了人类个体的懦弱和勇敢,最终得到的,是一个比苏联传奇更复杂、更人性,也更恐怖的故事。

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★比任何一部恐怖电影更令人痛心,比任何一本惊险小说更惊心动魄;

尽管提供了海量信息,但本书并不令人望而生畏,作者视野广阔,构思精巧,对细节的精确把握,使得故事推进的每一步都充满张力,如惊险小说般的叙事风格,使这本书可读性极强。

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★包揽欧美多家一线媒体年度榜单:《柯克斯书评》年度最佳非虚构,《纽约时报》《时代周刊》年度图书,2020年安德鲁•卡内基奖;

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【内容简介】

亚当·希金博特姆耗费多年心血,终于完成这部关于切尔诺贝利核电站事故的权威力作。书中充分有力的调查,揭示了这场二十世纪最大灾难之一的真相是如何在政治鼓吹、重重保密和谣言四散的共同作用下被掩盖起来的。

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1986年4月26日凌晨,切尔诺贝利原子能电站的四号反应堆发生爆炸,由此引发了历史上最恶劣的一起核灾难。自那以后的三十年里,切尔诺贝利逐渐成为整个世界挥之不去的噩梦:阴魂不散的辐射中毒的恐怖威胁,一种危险技术脱缰失控的巨大风险,生态系统的脆弱,以及对其国民和整个世界造成的伤害。然而,这场事故的真相,却从一开始便被掩盖起来,长久以来一直众说纷纭。

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十多年中,亚当·希金博特姆进行了数百小时的采访,以此为依托,辅之以往来书信、未发表的回忆录和新近解密的档案文件,他将那些灾难亲历者所目睹的一切,化成客观、冷静而又发人深省的叙述。由此得到的,是一本惊心动魄的非虚构杰作,一个比苏联传奇更复杂、更人性,也更恐怖的故事。

娜塔莎之舞:俄罗斯文化史

★梁文道、刘瑜、熊培云、许知远联袂主编——“理想国译丛”(MIRROR)系列之一(025)——保持开放性的思想和非功利的眼睛,看看世界的丰富性与复杂性。本书由张建华专文导读,精辟地点出了俄国文化中“文学中心主义”的特质及“娜塔莎之舞”代表的俄罗斯民族性格和民族心理,以及作者费吉斯如何结合史学与文学呈现俄罗斯文化的复杂多变。

★《娜塔莎之舞》通过托尔斯泰的名著《战争与和平》探索俄罗斯文化深刻复杂的多重面向,展现上层阶级的欧洲文化与农民的俄罗斯文化之间的分歧和复杂互动,以及“文明”和“本土”两个俄罗斯之间的对抗如何对19世纪以降的民族意识和文学艺术起到了至关重要的影响。

★《娜塔莎之舞》从俄罗斯芭蕾、绘画、诗歌、戏剧、音乐,到托尔斯泰、普希金、陀思妥耶夫斯基等文豪绚烂的作品中,描绘出浓厚的俄罗斯情感,展现“俄罗斯灵魂”的建构,以及在西化的冲击下,俄国人“文化认同”和“身份认同”的创伤。

★《纽约时报》《时代周刊》《每日电讯报》等媒体年度瞩目好书,入围“萨缪尔·约翰逊奖”“达夫• 库珀奖”决选名单。

【内容简介】

在托尔斯泰的名著《战争与和平》里,娜塔莎,这位自小接受法国教育的贵族小姐,爱唱歌、跳舞,不论苏格兰舞、英吉利茲舞,还是俄罗斯民间舞,她都能翩翩起舞,展现婀娜多姿、优雅动人的俄罗斯风情。奥兰多•费吉斯通过“娜塔莎之舞”,重新诠释《战争与和平》这部巨作,介绍托尔斯泰、普希金、陀思妥耶夫斯基、柴可夫斯基、契诃夫、斯特拉文斯基、肖斯塔科维奇等伟大的作家和艺术家,以散文般的优美笔触再现广袤质朴、包容一切的俄罗斯。

《娜塔莎之舞》通过对18世纪兴起的俄罗斯芭蕾、绘画、诗歌、戏剧和音乐等讨论,探索俄罗斯文化中欧洲文明与民间元素之间的分歧,“文明”和“本土”两个俄罗斯之间的对抗,以及贵族上流社会和底层农村民众间的分裂。书中更进一步讨论“俄罗斯灵魂”和“俄罗斯性”的建构与表现,揭示政治、国族认同、社会观念、风俗習惯、民间艺术、宗教等对俄罗斯文化的形成和发展所产生的影响,呈现出一幅充满戏剧性的细节、辉煌炫丽的文化长卷。

【名家推荐】

有关俄国的一切都需要是最优秀的,费吉斯写的俄国历史也一样,而他也再一次做到了这一点。他的书写流畅优美,充满令人拍案的智慧和生活气息。他对大量文献做了轻松、恢宏而广泛的研究,所涉范围从贵族的信件到斯大林的档案,分析简洁而充满才情。这一对俄国文化卓越、炫丽而高明的导览,生动有趣、故事性强,令人着迷。——西蒙·蒙蒂菲奥里,《耶路撒冷三千年》作者

费吉斯对这一主题的写作与众不同。他取材广泛,语言生动、紧凑,充满戏剧性的细节,对私人生活的书写尤其别具一格。——约瑟夫·弗兰克,《伦敦图书评论》

内容详实,包含大量插图,阐释了作者对这个既野蛮又智慧,拥有高度艺术成就的文明的深刻洞见。这本书为我们展现了一个神秘与理性、“东方”与“欧洲”之间的俄罗斯。——丽莎•雅丁,《观察家新闻报》

这是一部非常有趣,同时又让读者几乎能切身闻到“俄国泥土的气息”,这个不可能的任务被费吉斯教授完成了……他为我们讲述了俄国大地下的文化根源、它的荒谬和天才,它的人性与残酷。这是一个令人肃然起敬的成就。——乔弗里•古德曼,《论坛报》

奥兰多•费吉斯成功地描述了俄国文化的无比深厚和强大力量,概述了俄国历史上的重要问题和事件。他以一种让读者更深刻理解俄国的方式来书写,这种方式比仅仅去叙述统治者如何专制、征服者如何残暴和战争如何残酷更高明。用俄国人自己的话谈“俄罗斯问题”,如何寻找亚洲之根,探求俄国农民之谜,如何养育出如此多的伟大作家、诗人、画家和作曲家,是其著作的过人之处。——谢尔盖•施梅曼,《纽约时报》

对俄国文化史的全面描写,主题广博,观点宏大。——安妮·阿普尔鲍姆,《标准晚报》年度图书

内容极为丰富,读来引人入胜……随处可见闪光的情节,以及犀利、动人,有时还带有几分诙谐的描写……是一部关于大国俄罗斯之性格的无可匹敌的洞见之作。——皮尔斯·布伦登,《老骨头》年度图书

绝妙地丰富……恢宏且深具说服力……一次愉悦无比的阅读体验。——安东尼·比弗,美国作家

奥兰多•费吉斯的故事……涉猎广泛并且讲的漂亮。带着他对生动散文的精妙目光,他描绘的世界变得栩栩如生。书中收录的彩色插图非常漂亮,而批判性的文献目录也是一个有用的补充,它收录了俄国文化史不同领域中许多新近出版的(英语)专著。……阅读这本书完全是一种享受,它也同样值得收藏。——卡洛琳•布鲁克,英国伦敦国王玛丽学院俄国史教授

激动人心……这部优秀的史学著作的题目取自《战争与和平》,贵族女主角娜塔莎·罗斯托娃下意识地跳起了农民的披肩舞……一本令人相见恨晚的书。——《星期日独立报》