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出版者:

作者:田建华

出品人:

页数:158

译者:

出版时间:2008-1

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787801746047

丛书系列:

图书标签:

• 高血压
• 降压
• 用药
• 健康
• 医学
• 家庭医学
• 药物
• 血压
• 心血管
• 养生

好的，这是一本名为《跨越藩篱：深度学习在自然语言处理中的前沿探索》的图书简介，内容将完全围绕该主题展开，并力求详尽和专业。 --- 跨越藩篱：深度学习在自然语言处理中的前沿探索 图书简介 本书《跨越藩篱：深度学习在自然语言处理中的前沿探索》系统梳理了当前自然语言处理（NLP）领域基于深度学习技术的最新进展、核心理论以及关键应用，旨在为该领域的科研人员、资深工程师和高阶学生提供一份全面、深入且具有前瞻性的技术参考指南。 我们正处在一个由海量数据和计算能力共同驱动的智能革命时代，深度学习已彻底颠覆了传统NLP的范式。本书聚焦于如何利用复杂的神经网络结构，模拟和重构人类语言的理解、生成与推理过程，跨越从符号主义到联结主义的巨大鸿沟。 第一部分：理论基石与架构演进 (Foundations and Architectural Evolution) 本部分为后续复杂模型的构建奠定了坚实的理论基础，并详细回顾了从早期循环网络到现代Transformer架构的演进路径。 1. 语言模型的新范式：从统计到自监督学习 本章深入剖析了现代语言模型的核心机制。我们不再满足于N-gram或隐马尔可夫模型（HMM），而是全面探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）在海量无标注文本中进行有效预训练的原理。重点解析了掩码语言模型（MLM）、下一句预测（NSP）以及更先进的因果语言模型（CLM）的训练目标与损失函数设计。此外，还会对比分析不同预训练策略对模型泛化能力的影响。 2. Transformer 架构的精髓与扩展 Transformer架构是当代NLP的支柱。本章将从多头自注意力机制（Multi-Head Attention）的核心数学原理入手，详尽解释其如何高效捕获长距离依赖，并对比自注意力和循环单元（RNN/LSTM）在并行计算和信息流管理上的优劣。在此基础上，本书将延伸探讨稀疏注意力（Sparse Attention）机制的必要性，以应对超长文本处理时的二次复杂度瓶颈，介绍如Reformer、Longformer等降低计算成本的创新尝试。 3. 词嵌入的深度与广度 传统词向量（如Word2Vec, GloVe）的局限在于其静态性。本书重点阐述了上下文敏感的词嵌入（如ELMo, BERT中的Token Embeddings）是如何通过深度网络动态生成表示的。同时，我们将深入讨论多模态嵌入（如CLIP中的联合文本-图像嵌入空间）的构建方法，这对于理解跨模态信息至关重要。 第二部分：前沿模型与高阶任务 (Frontier Models and Advanced Tasks) 本部分聚焦于当前影响力最大的预训练模型族群，并探讨它们在复杂NLP任务中的具体应用与优化策略。 4. 大型语言模型（LLMs）的涌现能力与调优 本章深入剖析GPT系列、PaLM、LLaMA等大型语言模型的规模效应（Scaling Law）与涌现能力（Emergent Abilities）。重点讨论如何通过指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）来对齐模型的行为，使其更符合人类意图。我们将详尽介绍如LoRA、QLoRA等参数高效微调（PEFT）技术，以实现对数千亿参数模型的有效定制。 5. 知识增强与可信赖的生成 纯粹的深度学习模型在事实准确性上常存在“幻觉”（Hallucination）问题。本章探讨如何将外部结构化知识融入到模型中，形成知识增强的语言模型（Knowledge-Augmented LMs）。内容涵盖检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架的架构设计、索引策略以及如何优化召回与生成的协同作用，以提高生成内容的准确性和可追溯性。 6. 复杂推理与链式思考（CoT） 语言模型执行复杂推理的能力是衡量其智能水平的关键指标。本章详细剖析了思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术，解释其背后的认知模拟机制。我们将对比零样本CoT、少样本CoT以及自动CoT（Auto-CoT）的实施细节，并探讨如何设计更精妙的推理步骤引导，以解决数学应用题、常识问答和多步逻辑推断等难题。 第三部分：跨模态与新兴应用 (Cross-Modality and Emerging Applications) 随着技术的成熟，NLP正加速与其他领域的融合，构建更具感知能力的AI系统。 7. 视觉与语言的深度融合 本章专注于视觉语言模型（VLM）的研究前沿。内容涵盖图像描述生成（Image Captioning）、视觉问答（VQA）以及零样本图像分类等任务。重点分析CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习在联合嵌入空间中对齐图像和文本的语义，并讨论其在文生图模型（如Stable Diffusion的文本编码器部分）中的核心作用。 8. 对话系统与具身智能体的语言交互 传统的任务型对话系统正在向更开放、更具上下文理解能力的多轮对话模型演进。本节深入研究对话状态追踪（DST）、意图识别的深度优化，并特别关注具身智能体（Embodied Agents）中的语言规划模块，即如何将自然语言指令转化为一系列可执行的、序列化的动作，实现与物理或模拟环境的交互。 9. 可解释性、鲁棒性与伦理考量 任何强大的技术都必须接受严格的审视。本部分探讨了NLP模型的可解释性技术，如梯度可视化、注意力权重分析，试图揭示“黑箱”内部的决策过程。同时，我们将量化分析模型在对抗性攻击（Adversarial Attacks）下的鲁棒性，并系统梳理数据偏见（Bias）在模型中的放大效应及其缓解策略，强调负责任的AI开发准则。 --- 目标读者：深度学习研究人员、NLP算法工程师、对前沿AI技术有深入需求的软件架构师，以及希望通过理论指导实践的资深从业者。 本书不仅是技术的集大成者，更是对未来AI发展方向的一次深度研判与前瞻布局。阅读本书，您将能够跨越当前技术的藩篱，站在领域前沿，引领下一次语言智能的突破。

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