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出版者:高等教育出版社（蓝色畅想）

作者:韩伟

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2005-6

价格:16.60元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040163322

丛书系列:

图书标签:

• 金工实习
• 机械制造
• 实训指导
• 工科
• 技能培训
• 金属加工
• 动手实践
• 职业教育
• 技术实训
• 工程实践

深度学习中的Transformer架构与应用 图书简介 本书深入剖析了近年来人工智能领域最具革命性的技术之一——Transformer架构。它不仅仅是一本技术手册，更是一部系统梳理Transformer从理论基石到前沿应用的百科全书。本书旨在为计算机科学、人工智能、数据科学领域的学生、研究人员以及工程师提供一个全面、深入且实用的学习指南。 第一部分：理论基石与核心机制 本书的第一部分着重于构建读者对Transformer模型所需的基础知识和理解其核心机制。 第一章：序列建模的演进 本章首先回顾了传统序列建模方法，如隐马尔夫模型（HMMs）、循环神经网络（RNNs）及其变体（LSTMs和GRUs）。我们将详细分析这些方法的局限性，特别是它们在处理长距离依赖和并行计算方面的瓶颈。在此基础上，引入了“注意力机制”（Attention Mechanism）的初步概念，作为解决序列建模核心问题的关键转折点。 第二章：自注意力机制的精髓 自注意力（Self-Attention）是Transformer的心脏。本章将用详尽的数学推导和直观的解释，剖析Multi-Head Attention（多头注意力）的运作原理。我们会深入探讨Query（查询）、Key（键）和Value（值）向量的生成过程，以及缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）如何高效地计算输入序列中任意两个元素之间的依赖关系权重。同时，对“为什么需要多个注意力头”进行细致的讨论，阐明不同注意力头学习不同语义关系的重要性。 第三章：Transformer的完整架构 本章将完整呈现原始论文《Attention Is All You Need》中提出的Transformer编码器-解码器结构。我们将详细解析： 1. 位置编码（Positional Encoding）： 由于自注意力机制本身缺乏对序列顺序的感知能力，本章将详细介绍如何使用正弦和余弦函数来嵌入绝对位置信息，以及探讨其他位置编码方法的优劣。 2. 前馈网络（Feed-Forward Networks）： 解释层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在保持深层网络训练稳定性和加速收敛过程中的关键作用。 3. 掩码机制（Masking）： 在解码器部分，重点区分因果掩码（Causal Masking，用于自回归生成）和填充掩码（Padding Masking，用于处理变长批次输入）的应用场景和实现细节。 第二部分：主流模型的深入解析 在掌握了基础架构后，第二部分将聚焦于Transformer架构在不同任务中如何演化出标志性的预训练模型。 第四章：BERT系列与双向上下文理解 本章专注于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其变体（如RoBERTa, ALBERT）。我们将详细讲解BERT如何通过两个创新的预训练任务——掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）——实现对双向上下文的深度理解。章节还将涵盖BERT的微调策略及其在自然语言理解（NLU）任务中的广泛应用。 第五章：GPT系列与自回归生成的力量 本章全面介绍OpenAI的Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列模型，它们是当前主流的文本生成模型的基石。重点讨论GPT模型如何仅使用解码器结构，并通过大规模的无监督预训练，展现出惊人的零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习能力。我们还将探讨GPT-3/4架构中的关键优化，如上下文学习（In-Context Learning）的内在机制。 第六章：超越文本：视觉与多模态Transformer Transformer不再局限于自然语言处理。本章将探讨其在计算机视觉领域的突破性应用。重点介绍Vision Transformer (ViT) 如何将图像分割成“补丁”（Patches）并将其作为序列输入，实现与NLP任务相似的强大性能。此外，还会覆盖多模态Transformer，如CLIP和DALL-E，它们如何桥接视觉和语言模态，实现跨模态理解和生成。 第三部分：工程实践与前沿优化 第三部分将从工程角度出发，探讨如何高效地部署和优化Transformer模型，并展望未来的研究方向。 第七章：效率与可扩展性挑战 对于拥有数十亿乃至数万亿参数的大型模型，训练和推理的成本是巨大的瓶颈。本章将系统介绍提升Transformer效率的技术： 1. 稀疏化技术： 探讨模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）如何减少模型体积和计算需求。 2. 高效注意力机制： 深入解析Longformer、Reformer等为解决二次复杂度（O(n²）问题）而设计的线性化注意力方法。 3. 并行训练策略： 介绍数据并行、模型并行和流水线并行在分布式训练大型Transformer时的具体实现。 第八章：微调、对齐与伦理考量 本章关注如何将预训练模型转化为特定应用，并确保其行为符合人类期望。我们将详细讲解： 1. 参数高效微调（PEFT）： 如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，它们如何在不更新全部模型参数的情况下实现高效微调。 2. 人类反馈强化学习（RLHF）： 解释RLHF在InstructGPT和ChatGPT等模型中，如何将模型输出与人类偏好和安全准则对齐的过程，这是确保模型“有用”和“无害”的关键步骤。 3. 偏见与可解释性： 讨论Transformer模型中潜在的社会偏见来源，以及如何利用注意力权重、激活最大化等技术来增强模型的可解释性。 第九章：Transformer的未来展望 本书最后一部分将展望Transformer架构的未来发展趋势。讨论模块化设计、神经符号学习的结合、以及在更广泛科学领域（如生物信息学、材料科学）中的潜力。同时，对自注意力机制的根本局限性提出思考，并探讨下一代序列处理模型的可能形态。 适用读者 本书假定读者具备扎实的线性代数、概率论和基础深度学习（如CNN、RNN概念）的知识背景。它特别适合希望从概念层面理解Transformer，并希望深入研究其工程实现和前沿应用的研究生和资深开发者。通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和部署基于Transformer的复杂AI系统。

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我最近一直在尝试将理论知识转化为实际操作能力，尤其是涉及到精密测量和公差配合的部分，所以我特地找了这本“指导”。坦白说，它在介绍现代车床、铣床的基本结构和操作SOP（标准作业程序）方面做得非常扎实，图示清晰，步骤描述也足够详尽，对于初学者上手来说，确实提供了一个很好的起点。但是，这本书完全没有触及到一个非常关键的环节：材料选择背后的力学原理和经济性考量。例如，在讨论不同牌号钢材的切削参数时，书中只是简单地给出了一个推荐值，却从未深入剖析为什么选择这种切削速度会对刀具寿命产生指数级的变化，或者在特定的应力环境下，哪种合金能提供最佳的疲劳强度。对于那些希望不仅仅是“学会操作”，而是想深入理解“为什么这么做”的进阶学习者来说，这本书显得有些肤浅了。它更侧重于“怎么做”，而不是“为什么有效”。我期待的不仅仅是一份操作手册，更是一部能够指导我进行工程设计和材料科学决策的参考书。如果能多一些案例分析，比如某个实际工程项目中如何通过优化加工参数来降低制造成本或提高产品精度，那将更有说服力。目前的呈现方式，更像是一份考试复习提纲，而非一本能指导工程实践的“秘籍”。

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这本名为《金工实习指导》的书，如果我没记错的话，它似乎并没有涵盖我最想了解的那部分内容——古代冶金技术的发展脉络。我原本期待这本书能深入探讨商周时期青铜器的铸造工艺，或者哪怕是探讨一下魏晋南北朝时期钢铁冶炼的地域性差异。然而，通篇看来，更多的是关于现代机械加工的流程、安全规范以及各种数控机床的操作指南。这对于一个对历史和传统工艺怀有深厚兴趣的读者来说，无疑是一种落空。我希望能看到更多关于“火候”和“经验”的传承，而不是冷冰冰的参数和步骤图。比如，古代工匠如何通过观察火焰的颜色来判断炉温的微妙变化，这种非量化的知识是如何被记录和流传下来的？这些细节在这本书中几乎是找不到的。如果作者能加入哪怕一章专门讨论从传统锻造到现代精密加工的演变史，或者对比一下两者在材料科学上的核心区别，这本书的价值性会大大提升，至少能满足我这种“历史爱好者”的部分求知欲。现在的版本更像是一本合格的、面向职业教育的工具书，但离一本包含人文深度的技术指导还有很远的距离。我翻遍了索引，关于“坩埚”的描述，也仅仅停留在现代实验室应用层面，完全没有提及早期陶瓷坩埚的配方和制作工艺。

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这本书的排版和图例设计，说实话，是相当传统的，甚至有些过时了。我尤其关注的是，在讲解复杂的三维曲面加工路径编程时，书中的示例代码和示意图显得非常晦涩难懂。对于习惯了图形化界面和交互式编程环境的年轻一代学习者来说，阅读那些基于G代码和M代码的纯文本描述，学习曲线会非常陡峭。我原本期待能看到一些关于CAM软件集成和后处理流程的介绍，比如如何将CAD模型顺利转化为机床可以执行的指令，以及在不同品牌机床间进行代码兼容性调整的常见陷阱。这本书似乎还停留在手动输入代码的时代，对于当前主流的“设计即制造”的工作流关注不足。此外，对于如何进行人机工程学优化——即如何设计工作台和操作界面，以减少操作员的疲劳和误操作——这本书也完全没有着墨。技术指导应该与人体工学相结合，才能真正实现高效和安全。现在的版本给人的感觉是，它是一本为上世纪八十年代的工程师写的教科书，而不是面向未来制造环境的指导手册，信息更新的速度远远跟不上行业发展的步伐。

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让我感到最意外的是，这本书在涉及环保和可持续性方面的内容几乎是空白的。在当今这个对碳排放和废弃物处理高度敏感的时代，金工制造过程中的切削液回收与净化、废金属的分类处理，以及能源效率优化，都应该是指导手册中不可或缺的核心部分。这本书中关于这些“周边”问题的讨论，如果不是完全缺失，就是以极其简略的段落一笔带过，仿佛这些只是次要的、可以稍后处理的“杂项”。对于一个真正负责任的技术指导，它必须强调整个生命周期内的环境影响。例如，哪种冷却润滑剂在保证切削性能的同时，对环境的毒性最低？如何设计一个低能耗的加工流程？这些都是未来工程师必须面对的挑战。如果这本书的目标是培养具有社会责任感的工程师，那么它在绿色制造和循环经济方面的缺失，是一个非常重大的遗憾。它提供的是一种“黑箱式”的制造方法，只关注了产出，却忽略了过程对外部世界的反馈，这在现代工程教育中是不可接受的。

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说实话，我拿到这本书时，是抱着极大的热情想一探究竟现代工业制造的严谨性的。我对里面关于质量控制和无损检测方法的介绍抱有很高的期待。我一直对超声波探伤和射线检测在金属结构中的应用非常感兴趣，这些技术如何确保焊缝的内在质量，避免灾难性的结构失效。然而，这本书对这些高科技检测手段的描述，停留在名词解释和基本原理的简单介绍上，篇幅少得可怜，甚至不如对基本安全帽佩戴规范的描述详尽。它似乎将重点完全放在了“成型”阶段，而对“验证”阶段轻描淡写，这在现代工业的整个链条中是极不平衡的。我更希望看到关于统计过程控制（SPC）图表的解读，如何利用这些图表来预测和干预潜在的质量漂移。一个优秀的金工实习指导，不应该只教学生如何把零件加工出来，更应该教他们如何确保这个零件在投入使用后是可靠的。这本书的视角过于狭窄，似乎只关注了车间地面上的操作，而忽略了背后更宏大的质量保证体系和数据驱动的决策过程。对于渴望全面了解现代制造体系的读者来说，这种偏颇令人感到遗憾。

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