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出版者:化学工业出版社

作者:田兴

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502536077

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习在自然语言处理中的前沿进展》 图书简介 本书全面深入地探讨了当前深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域所取得的革命性进展及其核心理论基础。在全球信息爆炸的时代，如何有效地让机器理解、生成和处理人类语言，已成为人工智能领域最引人瞩目的焦点之一。本书旨在为读者提供一个系统化、前沿化的知识图谱，覆盖从基础模型架构到复杂应用场景的完整链条。 第一部分：基础理论与模型演进 本部分首先回顾了自然语言处理的发展历程，重点阐述了从统计方法到基于神经网络方法的关键技术转折点。 1. 词嵌入的精妙世界： 详细介绍了词向量（Word Embeddings）的原理与演变，包括经典的Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe，并深入剖析了上下文相关的词嵌入，如ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过深层网络捕获语境信息。本章强调了词嵌入作为语言理解的“原子”层面的重要性，以及它们如何为后续复杂的模型奠定基础。 2. 循环神经网络的局限与超越： 重点分析了循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据时的核心机制，特别是如何解决梯度消失/爆炸问题。同时，我们毫不避讳地指出了RNN在长距离依赖捕获和并行计算效率上的固有缺陷，为引入下一代架构——Transformer——做铺垫。 3. 注意力机制的崛起与精炼： 深入剖析了注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理和直观意义。从最早的Encoder-Decoder架构中的“软注意力”开始，逐步过渡到自注意力（Self-Attention）的精妙设计。本章详细推导了查询（Query）、键（Key）和值（Value）的交互过程，解释了注意力权重如何动态聚焦于输入序列中最相关的部分。 4. Transformer架构的颠覆性创新： 这一章是全书的基石之一。我们详尽拆解了2017年Google提出的Transformer模型结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）以及位置编码（Positional Encoding）的作用。我们分析了Transformer如何彻底摆脱了循环结构，实现了高效的并行化处理，并成为现代几乎所有大型语言模型（LLM）的基础范式。 第二部分：预训练范式与大型语言模型（LLM） 本部分聚焦于近年来驱动NLP革命的预训练（Pre-training）思想，以及由此催生的各类超大规模语言模型。 5. 单向与双向预训练的辩论： 详细比较了基于掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）系列，以及基于因果语言建模（Causal Language Modeling, CLM）的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。我们分析了它们各自在理解（NLU）和生成（NLG）任务中的优势与侧重点。 6. 模型的规模化与效率优化： 探讨了扩展模型参数量、训练数据量对模型性能带来的“涌现能力”（Emergent Abilities）。同时，也关注了应对模型巨大的计算需求的工程实践，例如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，以实现模型在边缘设备上的部署可行性。 7. 指令微调与对齐（Alignment）： 深入探讨了如何将基础预训练模型转化为真正能听懂人类指令的助手。重点讲解了监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）以及基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的复杂流程，特别是奖励模型的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）算法在语言模型对齐中的应用，这是确保模型安全、有用和诚实的关键步骤。 第三部分：前沿应用与交叉领域 本部分将理论知识应用于实际的复杂场景，展示了深度学习在解决真实世界问题时的强大能力。 8. 高级文本生成与对话系统： 涵盖了从传统的文本摘要（抽取式与生成式）到复杂的机器翻译（神经机器翻译NMT）。在对话系统方面，本书重点分析了如何利用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，结合外部知识库来提升LLM的事实准确性和时效性，避免“幻觉”现象。 9. 结构化信息的抽取与推理： 探讨了如何利用深度模型进行命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）。特别关注了如何通过Prompt Engineering和In-Context Learning（ICL）来指导模型在零样本或少样本场景下执行复杂的结构化任务。 10. 多模态融合的未来展望： 展望了NLP与计算机视觉、语音识别的交叉前沿。详细介绍了如何构建跨模态的对齐空间，例如CLIP模型如何通过对比学习将文本和图像联系起来，以及如何利用大型视觉-语言模型（如GPT-4V）进行图像描述、视觉问答等任务，揭示了通用人工智能的下一代入口。 11. 模型的局限性、伦理与可解释性（XAI）： 强调了当前深度学习模型面临的挑战，包括偏见（Bias）的放大、对抗性攻击的脆弱性、以及“黑箱”决策过程带来的信任危机。本书呼吁研究人员和从业者正视这些伦理问题，并介绍了基于注意力权重分析、梯度反向传播可视化等技术在提升模型可解释性方面的最新探索。 本书结构严谨，理论推导详实，不仅是深度学习和NLP领域研究人员和工程师的必备参考书，也适合希望系统掌握现代AI核心技术的理工科高年级学生和跨界学习者深入研读。阅读本书，读者将能够构建起对当前最尖端NLP技术栈的全面而深刻的理解。

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