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出版者:东北朝鲜民族教育出版社

作者:赵大鹏

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:2001-6

价格:8.00元

装帧:

isbn号码:9787543742482

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一本图书的详细简介，书名暂定为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 作者： 张伟、李明 出版社： 科技创新出版社 出版年份： 2024年 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的视角，探讨深度学习技术如何彻底革新自然语言处理（NLP）领域。我们不再将NLP视为孤立的技术分支，而是将其置于人工智能宏大叙事的核心，重点剖析Transformer架构的演进、大型语言模型（LLMs）的构建逻辑、高效微调策略，以及它们在实际复杂场景中的部署与伦理考量。 全书结构严谨，从基础的神经网络回顾开始，迅速过渡到当前研究的热点领域，涵盖了从理论构建到工程实践的完整链条。我们力求以清晰的数学描述和丰富的代码实例（主要使用PyTorch和Hugging Face生态系统），帮助工程师、研究人员和高年级学生掌握驾驭新一代NLP工具的能力。 第一部分：基础重塑与模型架构的基石（第1章 – 第3章） 第1章：从循环到注意力的范式转变 本章首先回顾了NLP的早期模型，如统计机器翻译（SMT）和早期的循环神经网络（RNN/LSTM/GRU），分析了它们在处理长距离依赖和并行计算方面的固有局限性。随后，我们详细解析了“注意力机制”的数学原理——自注意力（Self-Attention）的查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力。本章强调了注意力机制如何成为现代NLP模型的决定性组件。 第2章：Transformer架构的深度剖析 Transformer模型是现代NLP的基石。本章将完整地解构原始Transformer的编码器-解码器结构。重点讲解了层归一化（Layer Normalization）、残差连接（Residual Connections）在稳定深度网络训练中的关键作用。我们还会对比分析纯编码器结构（如BERT族）和纯解码器结构（如GPT族）的设计哲学及其适用场景。此外，本章提供了使用PyTorch搭建一个简化版Transformer模块的完整代码示例。 第3章：预训练范式与大规模语料库的构建 预训练（Pre-training）是LLMs成功的核心驱动力。本章深入探讨了掩码语言模型（MLM，如BERT）和因果语言模型（CLM，如GPT）的目标函数差异。我们详细讨论了预训练语料的选择标准（如多样性、质量控制、去重技术）和清洗流程，这些流程直接决定了模型的知识广度和安全性。并对RoBERTa、ELECTRA等优化预训练策略的变体进行了比较分析。 第二部分：大型语言模型的精细化与高效部署（第4章 – 第6章） 第4章：LLMs的扩展性与涌现能力 本章聚焦于模型规模对性能的指数级影响。我们探讨了“缩放定律”（Scaling Laws）如何指导模型参数量、数据集大小和计算资源的分配。重点讨论了“涌现能力”（Emergent Abilities）的概念，即模型在达到一定规模后突然展现出新的、不可预测的能力（如上下文学习、复杂推理）。我们分析了这些能力的内在机制，并讨论了如何通过实验设计来验证和量化这些能力。 第5章：高效微调策略：适应特定任务 直接全量微调一个拥有数百亿参数的模型成本极高。本章全面介绍了参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术。详细讲解了LoRA（Low-Rank Adaptation）的数学原理，即通过低秩矩阵注入来近似全量参数更新，以及Prefix-Tuning和Prompt-Tuning的机制。通过实例对比，读者将能理解如何在保持高性能的同时，将训练成本降低数个数量级。 第6章：推理优化与量化技术 部署阶段的延迟和资源消耗是实际应用中的瓶颈。本章转向工程优化。我们深入讲解了模型量化（Quantization）技术，从后训练量化（PTQ）到量化感知训练（QAT），重点解析了INT8和更低精度（如FP4）对模型准确性的影响。此外，还介绍了推理加速库（如vLLM, TensorRT-LLM）中的关键技术，如PagedAttention和KV Cache管理，以实现高吞吐量的服务。 第三部分：前沿应用与伦理挑战（第7章 – 第9章） 第7章：高级推理与复杂任务的解决 本章关注LLMs在需要多步推理和外部知识辅助的任务中的应用。详细介绍了思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的技巧，以及如何通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，将LLMs的“记忆”扩展到外部知识库，从而解决事实性幻觉（Hallucination）问题。我们将展示如何构建一个端到端的RAG系统，用于企业级问答。 第8章：多模态融合的初步探索 NLP正加速向多模态发展。本章探讨了将文本嵌入空间与视觉特征空间进行对齐的方法。重点分析了CLIP模型的对比学习框架，以及如何利用大型视觉-语言模型（如GPT-4V的理论基础）来处理图像描述、视觉问答（VQA）和跨模态检索任务。 第9章：可信赖AI：偏见、安全与对齐（Alignment） 随着模型能力的增强，伦理问题变得愈发紧迫。本章深入剖析了训练数据中隐含的社会偏见如何被模型学习和放大。详细介绍了对齐技术，特别是人类反馈强化学习（RLHF）的三个核心步骤：监督微调（SFT）、奖励模型训练和PPO优化过程。最后，探讨了对抗性攻击（如越狱Prompting）的防御策略，强调构建安全、公平的NLP系统的必要性。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者对下一代NLP系统的深刻理解，不仅限于“如何使用”API，更在于“如何设计”和“如何评估”这些复杂系统。我们相信，掌握深度学习的核心范式，是未来在人工智能领域取得突破的关键。 适用人群： 人工智能和计算机科学领域的研究生及高年级本科生 从事NLP、机器学习的工程师和数据科学家 希望将前沿LLM技术应用于实际业务的科技从业者 本书特点： 前沿性： 紧跟2023-2024年间最热门的研究进展。 实践性： 结合最新的开源工具和框架，提供可运行的代码示例。 深度性： 理论推导严谨，不回避复杂数学细节。 ---

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