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出版者:

作者:北京东田教育科技有限公司 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2010-8

价格:186.00元

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isbn号码:9787900202765

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域中前沿应用的图书简介，旨在为读者提供系统而深入的实践指导。 --- 深度学习驱动的自然语言理解与生成：前沿技术与工程实践 图书概述 本书是一部面向资深开发者、研究人员以及对自然语言处理（NLP）的未来充满热情的学习者的专业著作。它不仅仅停留在对经典模型的罗列与介绍，而是将焦点完全聚焦于当前工业界和学术界最前沿的深度学习范式——特别是基于Transformer架构及其衍生模型（如BERT、GPT系列、T5等）——在复杂语言任务中的深度应用、模型优化与工程落地。 本书的核心理念是：从理论基石到大规模应用，构建一个完整的、可落地的深度学习NLP解决方案栈。 我们摒弃了对基础数学和低级算法的冗余铺陈，直接切入高维度的语义建模、大规模预训练的精髓，以及如何驾驭这些“巨兽”解决实际世界中的挑战。 核心内容与章节结构 全书内容划分为四个逻辑递进的主要部分，共计十五章，确保读者能够循序渐进地掌握从模型设计到生产部署的全流程知识。 第一部分：现代NLP的基石——Transformer架构的深度剖析（理论与结构） 本部分是理解当前所有先进NLP系统的核心钥匙。我们不满足于简单的自注意力机制（Self-Attention）公式解析，而是深入探究其背后的信息流、计算复杂性和局限性。 1.1 Transformer架构的演进与精炼： 详细对比了原始Attention机制与多头注意力（Multi-Head Attention）在捕获不同维度信息上的作用。重点分析了位置编码（Positional Encoding）的替代方案，如旋转位置编码（RoPE）和ALiBi，以及它们如何影响模型对长文本的处理能力。 1.2 预训练范式的革命：掩码策略与目标函数： 深入探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning）在NLP中的实现，区分了MLM（Masked Language Modeling）、NSP（Next Sentence Prediction）与更先进的Span Corruption（如T5中的目标）的优劣。我们还会分析因果语言模型（Causal LM）在生成任务中的独特优势。 1.3 模型效率与结构优化： 剖析了模型冗余问题，介绍高效的Transformer变体，例如稀疏注意力机制（Sparse Attention）、线性化注意力（Linearized Attention）以及内存效率更高的Transformer，为处理超长序列打下基础。 第二部分：大规模预训练模型的应用与微调策略（实践与定制） 本部分是本书的实践核心，聚焦于如何将通用大模型转化为特定领域的专家模型。 2.1 BERT族模型的高效微调（Fine-Tuning）： 超越标准的分类任务微调，详细阐述了在序列标注（如命名实体识别NER）、问答系统（SQuAD, HotpotQA等）中，如何设计任务特定的层结构和损失函数。重点介绍多任务学习（Multi-Task Learning）在微调过程中的应用。 2.2 从零构建领域适应性模型（Domain Adaptation）： 探讨了持续预训练（Continual Pre-training）的方法论。如何选取高质量的领域语料，如何平衡新旧知识的保留，以及使用知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术将大型模型的知识迁移到轻量级模型中的具体步骤。 2.3 参数高效微调（PEFT）的工业化部署： 这是当前最热门的LLM优化方向。本书将系统介绍并对比LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning、Prompt Tuning等技术。我们将通过实际代码示例，展示如何在有限资源下，快速、低成本地适配一个参数量百亿级的模型。 第三部分：高级生成任务与控制（生成模型的艺术与科学） 本部分专注于文本生成（NLG）的复杂性，如何确保生成内容既流畅又符合特定的逻辑约束。 3.1 解码策略的精细调控： 不仅局限于贪婪搜索（Greedy Search）和集束搜索（Beam Search）。我们将深入讲解Top-K、Nucleus Sampling（Top-P）的参数选择逻辑，以及如何结合对比度搜索（Contrastive Search）来平衡文本的质量和多样性。 3.2 指令遵循与对齐（Instruction Following and Alignment）： 详述指令微调（Instruction Tuning）的技术流程，包括数据集的构建标准。重点介绍基于人类反馈的强化学习（RLHF）的核心思想，如何构建奖励模型（Reward Model）并应用PPO算法来对齐模型输出与人类偏好。 3.3 结构化文本的生成与约束： 针对代码生成、摘要生成（抽取式与抽象式）等任务，介绍如何引入外部知识图谱或语法约束（如Grammar-Constrained Decoding）来强制模型生成符合特定格式的输出。 第四部分：模型部署、可解释性与伦理考量（工程落地与前沿挑战） 本部分关注将研究成果转化为稳定、可靠的生产系统的过程，并探讨前沿研究中绕不开的伦理与安全问题。 4.1 高性能推理的优化技术： 从硬件加速到软件优化，全面覆盖部署环节。讨论模型量化（Quantization，如INT8, FP8）对性能和精度的权衡，模型编译框架（如ONNX Runtime, Torch Compile）的使用，以及如何利用批处理（Batching）和KV Cache优化来最大化吞吐量。 4.2 探究黑箱：NLP模型的可解释性（XAI）： 介绍如梯度加权类激活图（Grad-CAM）的文本版本、注意力权重可视化分析以及集成梯度（Integrated Gradients）等技术，用以理解模型在做决策时真正“关注”了文本的哪些部分。 4.3 鲁棒性、偏见与安全性： 分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）在NLP中的表现形式（如同义词替换、拼写错误注入）。讨论如何进行模型偏见评估（Bias Evaluation），并介绍缓解模型生成有害或歧视性内容的防御策略。 本书特色 1. 聚焦前沿与实用性： 几乎所有章节都围绕Transformer及其衍生的最新技术展开，理论深度与工程实操紧密结合。 2. 代码驱动的教学法： 理论讲解后紧跟PyTorch/TensorFlow的实战代码片段，所有关键算法均提供清晰、可运行的实现思路。 3. 面向未来挑战： 深入探讨了当前NLP领域最难啃的骨头，如长上下文理解、多模态融合的初步概念，以及如何在资源受限环境下驾驭超大模型。 目标读者 有一定Python和深度学习基础的NLP工程师： 希望快速掌握业界主流的Transformer技术栈并应用于生产环境。 计算机科学、语言学或相关专业的研究生： 需要系统梳理前沿模型的理论框架与实验设计方法。 技术主管和架构师： 寻求了解如何评估、选择并集成最新的LLM技术到现有产品线中。 --- 《深度学习驱动的自然语言理解与生成：前沿技术与工程实践》 将是您从NLP的“使用者”转变为“构建者”的坚实阶梯。

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从一个纯粹的“执行者”成长为一个“课程设计师”，这本书为我提供了不可或缺的思维框架。它最与众不同的一点，是它对“反思与迭代”环节的重视程度，简直到了偏执的地步。作者认为，备课不是在课前完成的“仪式”，而是在课后持续进行的“重塑”。书中用大量的篇幅探讨了如何有效地记录课堂观察数据，如何区分“教学失误”和“设计缺陷”，并提供了一套详细的“一课一审”的循环改进机制。这套机制不仅包括对教学内容实施进度的回顾，更深入到对提问的有效性、小组协作的流畅度等细节的量化评估。我过去常常是“一备了之”，很少进行结构化的课后反思，导致同样的错误会在不同班级重复出现。这本书的价值在于，它迫使我建立起一套科学的、可量化的自我修正体系。读完后我发现，每次备课都变成了一次更高质量的迭代升级，而不是简单的重复劳动。它彻底改变了我对“优秀备课”的定义——优秀不是完美，而是持续地向着更优解逼近的过程。

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这本书的叙事风格非常跳脱，读起来一点也不像一本“工具书”，反而更像是一位资深前辈在办公室里，泡着茶，跟你拉家常、传授独门秘籍的感觉。它没有那种僵硬的理论堆砌，而是大量采用“场景模拟”和“失败案例分析”的方式进行阐述。比如，书中有一章专门剖析了“课堂冷场”的十种高频场景，并针对每一种情况，提供了三套即时反应的“控场脚本”。我记得我以前上课最怕的就是学生突然问了一个意料之外的刁钻问题，当时脑子一片空白。但这本书里提供的“暂停-提问-引导”的应急流程，简直是我的“救命锦囊”。更绝的是，它还讨论了备课中的“情感预设”问题，提醒教师不要过度美化教学过程，要为突发状况预留“心理带宽”。这种务实到近乎“残酷”的真实感，让我感觉作者是真正深入一线战斗过的。文字间充满了人文关怀和对教师日常困境的深刻理解，读完后不仅技术上得到了提升，心理上也被极大地鼓舞和熨帖了。

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这本关于如何高效备课的书，真是让我大开眼界！我一直以为备课就是把教学大纲上的内容一股脑地塞进PPT里，然后照着念就行了。但这本书彻底颠覆了我的认知。它从最基础的“明确教学目标”开始，就给出了非常具体且实用的操作指南。比如，它不只是说“要设定目标”，而是深入剖析了“认知、技能、情感”这三个维度的目标如何相互配合，并提供了大量案例说明如何将抽象的课程标准转化为学生可感知、可达成的具体行为指标。我特别喜欢它关于“逆向设计”的章节，那种先设计好最终的评估标准，再回溯去构建教学活动和内容的思路，逻辑严密得让人拍案叫绝。以前我备课常常陷入“教什么”的泥潭，而这本书引导我聚焦于“学生能学会什么”，这种视角的转换，让我的备课效率和针对性都得到了质的飞跃。而且，书中还配有大量不同学科的范例，从文科的深度思辨到理科的实验设计，都能找到对应的设计模板，这对于我这种需要跨学科准备的教师来说，简直是救命稻草。读完这部分，我感觉自己终于掌握了备课的“内功心法”，而不是仅仅停留在“招式花架子”的层面。

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我是一个对细节极其挑剔的老师，尤其在教学资源的选择和整合上，总感觉力不从心。这本书在“资源筛选与整合”这一块的处理，简直是教科书级别的范例。它没有简单地罗列一堆可以用的网站或者工具，而是提供了一套完整的“资源效能评估体系”。作者非常细致地分析了不同类型资源的优缺点——比如，传统教材的系统性、网络视频的时效性、以及互动软件的参与性，如何根据不同的教学环节进行最优搭配。我尤其对其中关于“信息碎片化处理”的章节印象深刻。在如今信息爆炸的时代，如何从海量资源中提炼出最核心、最能激发学生兴趣的点，这本书给出了“三层过滤法”，既保证了知识的准确性，又兼顾了教学的趣味性。我按照书中的建议，对上周的一节历史课进行了资源重构，删减了大量冗余的背景资料，转而引入了一个短小的、具有争议性的史料片段进行小组讨论，结果学生的参与度比以往高出了三倍不止。这本书不只是教你“找资源”，更重要的是教你如何成为一个高明的“资源架构师”。这种精妙的平衡感，在其他同类书籍中是极少见的。

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我是一位偏爱创新和技术融合的青年教师，市面上很多备课指南都显得有些落后于时代，还沉浸在传统的板书和讲授模式里。因此，当我拿到这本介绍备课方法的书籍时，其实是抱着怀疑态度的。然而，这本书在“数字化赋能”和“个性化学习路径设计”方面的深度和广度，完全超出了我的预期。它用相当大的篇幅讲解了如何利用现有的一些主流学习管理系统（LMS）和数据分析工具，来实现教学内容的“动态调适”。比如，它提供了一个非常清晰的流程图，指导我们如何设置前置性小测验，然后系统自动根据学生的掌握情况，推送不同的拓展或巩固材料，真正意义上的“千人千面”。这本书并不是简单地介绍某个软件怎么用，而是深入到“算法思维”在教育场景中的应用，这让我对“大数据辅助教学”有了更宏观的认识。它引导我思考，备课不再是一个静态的文本准备过程，而是一个需要持续监控、反馈和优化的“动态系统构建”过程。对于追求前沿教学实践的老师来说，这本书无疑提供了最前沿的理论支撑和操作指引。

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