具体描述
本书根据高职高专教育培养高技能应用型人才的要求，围绕建设项目建设过程这条主线展开工程造价管理内容的阐述，全面系统地介绍了建设工程造价的构成、计价依据、计价模式和建设工程各阶段工程造价管理的内容和方法。各章主题鲜明，并配有大量工程案例和习题，突出实用性和针对性，力求做到简明、易学、实用，重点强化实际应用能力的培养。 本书可作为高职高专土建类专业、工程造价管理类及相关专业的教材，也可作为电大及工程造价员岗位的培训教材，还可作为相关专业工程技术人员和造价管理人员的参考书。
好的，这是一本名为《深度学习与自然语言处理前沿进展》的图书简介： --- 深度学习与自然语言处理前沿进展 内容简介 本书全面系统地梳理了当前人工智能领域最具活力和影响力的两个交叉学科——深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的最新研究成果、核心技术原理及其在实际应用中的突破性进展。本书旨在为计算机科学、信息工程、数据科学等领域的科研人员、高年级本科生、研究生以及资深工程师提供一个深入理解和掌握前沿技术的参考手册。 本书的结构设计兼顾理论的深度与实践的前沿性，共分为六个核心部分，涵盖了从基础模型架构的演进到复杂语言理解和生成任务的最新策略。 第一部分：深度学习基础模型架构的革新 本部分聚焦于支撑现代NLP应用的底层计算模型，重点剖析了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的诞生及其在序列建模中的革命性作用。 1.1 Transformer 架构的精细化解析： 详细阐述了原始Transformer模型中Encoder-Decoder结构的内部运作机制，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的计算流程、位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式。随后，深入探讨了诸如Longformer、Reformer等为解决标准Transformer长序列计算复杂度瓶颈而提出的稀疏注意力（Sparse Attention）机制的具体算法和工程优化。 1.2 预训练范式的飞跃： 阐述了从早期基于循环神经网络（RNN）的词嵌入（如Word2Vec、GloVe）到基于大规模无监督数据预训练模型的范式转变。重点剖析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设计思想，以及GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）在自回归生成能力上的独特优势，包括其在上下文学习（In-Context Learning）方面的潜力挖掘。 1.3 模型规模化与效率优化： 讨论了当前模型参数量爆炸式增长带来的挑战，包括训练资源消耗和推理延迟。内容涉及模型蒸馏（Knowledge Distillation）技术（如DistilBERT），权重剪枝（Weight Pruning），以及量化（Quantization）方法（如INT8、FP16）在保持模型性能前提下实现部署优化的具体实践案例。 第二部分：高级语言理解（NLU）的精微洞察 本部分转向如何利用深度学习模型对文本内容进行深层次的语义和句法理解。 2.1 跨语言与多模态理解： 探讨了如何构建能够处理多种语言的统一模型，如XLM-R的跨语言对齐技术。同时，深入介绍多模态融合技术，特别是文本与图像（Vision-Language）结合的模型，如CLIP和ALIGN，它们如何通过联合嵌入空间实现跨模态的检索和理解。 2.2 指代消解与事实抽取： 详细分析了在复杂文本中进行指代关系（如人称代词、名词短语）消解的挑战。此外，介绍了基于知识图谱增强的关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）的最新模型，这些模型如何从非结构化文本中结构化地提取事实信息。 2.3 语篇分析与推理： 关注超越句子层面的文本理解，包括篇章结构识别和篇章级连贯性分析。重点讲解了在自然语言推理（NLI）任务中，模型如何判断前提（Premise）与假设（Hypothesis）之间的蕴含、矛盾或中立关系，以及对复杂逻辑推理能力的评估基准。 第三部分：面向任务的生成模型（NLG） 本部分集中探讨了如何利用深度学习模型生成高质量、连贯且符合上下文要求的自然语言文本。 3.1 条件文本生成的新范式： 详细解析了条件文本生成任务（如机器翻译、摘要生成）中的序列到序列（Seq2Seq）优化策略。重点分析了束搜索（Beam Search）的改进版本和核采样（Top-K/Nucleus Sampling）等解码策略，用以平衡生成文本的流畅性和多样性。 3.2 摘要与对话系统的突破： 针对抽取式摘要（Extractive Summarization）和抽象式摘要（Abstractive Summarization）的优缺点，介绍了基于注意力机制的混合模型。在对话系统方面，本书深入探讨了检索式对话系统与生成式对话系统的架构差异，并重点讲解了如何利用大型语言模型（LLM）构建具有长期记忆和状态追踪能力的多轮对话管理模块。 3.3 人工智能内容创作（AIGC）的高级应用： 探讨了利用扩散模型（Diffusion Models）与文本结合生成图像（如DALL-E 2, Stable Diffusion中的文本编码器部分）的原理，以及在代码生成、剧本创作等创意领域，如何通过指令微调（Instruction Tuning）提升模型的遵循指令能力。 第四部分：指令微调与对齐技术 随着模型参数规模的急剧扩大，如何使模型行为与人类意图保持一致成为核心议题。本部分专门介绍这一关键领域的进展。 4.1 指令微调（Instruction Tuning）： 解释了将特定任务转化为通用指令格式的训练方法，以期通过少量的指令样本快速泛化到新任务。对比了FLAN等代表性方法的训练流程。 4.2 人类反馈强化学习（RLHF）： 详细拆解了RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的三个关键步骤：监督式微调（SFT）、奖励模型（Reward Model）的训练，以及使用PPO（Proximal Policy Optimization）等强化学习算法对语言模型进行优化，以提高其安全性和有用性。 4.3 安全性、偏见与可解释性（XAI）： 讨论了大型模型中存在的潜在有害输出、社会偏见（Bias）的识别与缓解技术。同时，引入了针对黑箱模型的注意力权重可视化、梯度归因等方法，以增强对模型决策过程的理解。 第五部分：高效训练与部署的前沿实践 本部分面向工程实践者，介绍了在有限资源下训练和部署超大规模模型的关键技术。 5.1 分布式训练策略： 全面梳理了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）三种主要策略，重点分析了Megatron-LM等框架中混合并行的实现细节，以应对万亿级参数模型的训练需求。 5.2 内存优化技术： 深入探讨了如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）系列优化器在分片优化器状态、梯度和模型参数上的机制，以及在单卡GPU上运行更大模型的技术路径。 5.3 推理加速与服务化： 介绍了高性能推理引擎的设计理念，包括基于FlashAttention的优化、PagedAttention在处理变长序列时的内存管理优势，以及如何通过ONNX、TensorRT等工具链进行跨平台部署加速。 第六部分：新兴应用与未来展望 本部分着眼于NLP和深度学习技术正在渗透的全新领域。 6.1 神经符号方法（Neuro-Symbolic AI）： 探讨了如何将深度学习的模式识别能力与传统符号逻辑推理的精确性相结合，以解决当前纯深度学习模型在复杂推理和可解释性上的不足。 6.2 在科学发现中的应用： 介绍了如何使用Transformer架构处理如DNA序列、蛋白质结构预测（如AlphaFold的理论基础）等非传统语言数据，展现了NLP技术向生命科学、材料科学等领域拓展的潜力。 6.3 具身智能与交互式AI： 展望了语言模型如何通过集成到机器人或虚拟环境中，从单纯的文本生成者转变为能够理解环境、规划行动的“决策者”。 本书内容前沿、案例丰富，理论阐述严谨，配有大量的算法伪代码和模型结构图示，是希望在深度学习与自然语言处理领域实现技术突破和深度研究的专业人士不可或缺的参考书。 ---
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