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出版者:电子工业出版社

作者:胡纯新

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:30.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505393820

丛书系列:

图书标签:

• 软件维护
• 系统维护
• 计算机软件
• 软件工具
• 故障排除
• 软件测试
• 代码质量
• 软件工程
• 调试
• 版本控制

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿技术的专业著作的简介，该书内容与您提到的《计算机软件系统维护及常用工具》完全无关。 --- 书籍名称：《深度融合：现代自然语言处理中的Transformer架构与强化学习范式》 简介 本书深入探讨了当代人工智能领域中，特别是自然语言处理（NLP）和大规模模型构建方面最核心、最具颠覆性的两大技术支柱：Transformer架构的精细化应用与基于反馈的强化学习（RL）范式在生成任务中的整合。本书旨在为具备一定数学基础和编程经验的研究人员、高级工程师以及希望掌握前沿AI技术的高端开发者，提供一套系统、深入且面向实践的知识体系。 全书结构严谨，从基础理论回顾出发，逐步迈向复杂的模型设计、高效的训练策略以及前沿的研究热点。我们不关注传统的软件工具使用或操作系统维护，而是聚焦于如何构建、优化和部署下一代智能系统的大脑。 第一部分：Transformer架构的深层解析与优化（约450字） 本部分是全书的理论基石。我们不再停留于对“Attention Is All You Need”论文的表面理解，而是对其核心机制进行了细致的、逐层剥离的剖析。 1.1 自注意力机制的数学本质与演进： 详细阐述了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）中的矩阵运算、缩放点积的物理意义，并引入了稀疏注意力机制（如Longformer、Reformer）的原理，以解决标准Transformer在处理超长序列时的二次方复杂度瓶颈。重点分析了如何通过结构化稀疏性或局部化注意力来保持性能的同时显著提升计算效率。 1.2 编码器-解码器结构的现代变体： 对BERT、GPT系列（GPT-3/4架构推演）以及T5等主流模型的设计哲学进行了对比分析。特别是对因果掩码（Causal Masking）在生成任务中的作用、位置编码（Positional Encoding）的替代方案（如旋转位置嵌入RoPE）进行了详尽的数学推导和实现细节讲解。 1.3 模型规模化与高效推理： 讨论了当前大型语言模型（LLMs）面临的内存和计算墙。内容涵盖了量化技术（如Int8、FP8）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）在保持LLM性能方面的最新进展。此外，还专门开辟章节讲解了FlashAttention等硬件感知的内核优化技术，旨在最大化GPU的利用率，加速训练和部署。 第二部分：强化学习在生成模型中的范式转移（约550字） 本部分着重讨论如何将传统上用于决策和控制的强化学习（RL）技术，有效地融入到序列生成和对齐人类偏好的NLP任务中。 2.1 从监督学习到人类反馈强化学习（RLHF）： 本章详细介绍了将RL框架引入文本生成的核心步骤。首先，建立奖励模型（Reward Model, RM）的过程，包括高质量偏好数据集的构建、模型训练的损失函数设计（如Pairwise Ranking Loss）。随后，深入讲解近端策略优化（PPO）算法在文本生成上的具体应用，包括如何将策略梯度应用于离散的词汇空间，以及如何平衡探索（Policy Exploration）与利用（Exploitation）。 2.2 挑战与高级RL范式： 识别并分析了RLHF中的关键挑战，例如奖励函数黑箱问题、策略漂移（Policy Drift）以及次优解收敛。在此基础上，引入了更先进的对齐技术，如直接偏好优化（DPO）和身份批判器（Identity Critic）方法。DPO的优势在于它绕过了复杂的策略迭代，通过最大化特定概率比率直接优化目标函数，显著简化了训练流程。 2.3 评估指标与鲁棒性： 探讨了如何超越传统的BLEU/ROUGE指标，利用更细致的指标来评估生成文本的事实准确性（Factuality）、安全性（Safety）和一致性（Coherence）。内容包括基于模型（Model-based Evaluation）的方法以及对抗性测试的构建。 第三部分：前沿应用与系统集成（约500字） 本部分将理论与实践紧密结合，展示了Transformer和RL范式在解决复杂现实问题中的集成方案。 3.1 跨模态与具身智能的接口： 分析了如何将NLP模型与视觉（Vision）或机器人控制（Embodiment）相结合。重点讨论视觉语言模型（VLM）中，如何设计有效的多模态融合注意力机制，使得模型能够理解和生成对物理环境的描述或指令。 3.2 知识增强与可解释性： 针对LLMs“幻觉”（Hallucination）问题，本书详细介绍了检索增强生成（RAG）系统的最新进展。这不仅包括索引和检索效率的优化，还包括如何将检索到的外部知识动态地注入到Transformer的解码阶段，确保输出的可溯源性。此外，还讨论了利用注意力流分析（Attention Flow Analysis）等技术，对模型内部决策路径进行可视化和解释的研究工作。 3.3 分布式训练与部署框架： 尽管本书侧重算法，但高效的实现不可或缺。本章简要介绍了用于大规模模型训练的并行策略，如数据并行、模型并行和流水线并行（Pipeline Parallelism）。内容侧重于框架层面的理解（如DeepSpeed, FSDP），而非底层系统维护，确保读者能够理解如何将千万亿参数的模型映射到异构计算集群上。 --- 目标读者： 计算机科学、人工智能、机器学习方向的研究生及博士生，致力于NLP、AIGC（AI Generated Content）方向的高级算法工程师。 本书特色： 全书不涉及操作系统层面的配置、文件系统管理、网络协议排错或传统应用软件的安装与调试，所有内容均聚焦于算法创新、模型架构优化和训练范式转化。它是一本面向未来计算范式的技术手册。

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