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出版者:

作者:王星

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2010-7

价格:13.80元

装帧:

isbn号码:9787894764355

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域的前沿应用的图书简介，完全不涉及“电脑上网技巧”： --- 深度学习赋能：自然语言处理的范式革新与实践前沿 图书简介 在这个信息爆炸的时代，机器理解和生成人类语言的能力，已成为衡量人工智能发展水平的核心标尺。本书《深度学习赋能：自然语言处理的范式革新与实践前沿》，并非一本面向初学者的操作指南，而是一部深入探讨当代自然语言处理（NLP）领域由统计模型向深度学习范式转变的理论基石、核心模型架构及其复杂应用实践的专业著作。 本书聚焦于从RNN到Transformer架构的演进脉络，详细剖析了支撑现代大规模语言模型（LLM）的底层数学原理和工程实现细节，旨在为资深的NLP研究人员、算法工程师以及致力于AI前沿探索的专业人士，提供一套系统、深入且具有高度实践指导价值的知识体系。 第一部分：理论基石与模型架构的深度剖析 本书的开篇，没有停留在基础的词向量（Word Embedding）介绍，而是直接切入深度学习在序列建模中的核心挑战与应对策略。 1. 循环网络的局限与注意力机制的诞生： 详细对比了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长距离依赖时的内在瓶颈。随后，本书用数个章节的篇幅，详尽阐述了“注意力机制”（Attention Mechanism）的数学推导，包括自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）的精确计算流程，以及如何通过多头注意力（Multi-Head Attention）来捕捉不同信息层面的关系。 2. Transformer架构的精妙设计： 这是本书的核心章节之一。我们不仅复现了Vaswani等人在2017年提出的原始Transformer结构，更深入剖析了其关键创新点：位置编码（Positional Encoding）的必要性与不同实现方案（绝对、相对、旋转位置编码）的优劣。对于前馈网络（Feed-Forward Network）中的激活函数选择及其对模型稳定性的影响，也进行了细致的分析。 3. 预训练范式的革命——从ELMo到BERT： 本部分专注于理解“预训练-微调”（Pre-train and Fine-tune）范式的确立。我们不仅解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标，更详细对比了双向性训练（BERT）与单向性训练（GPT系列初版）在信息流处理上的根本差异，以及这种差异如何决定了模型在生成任务和理解任务上的表现倾向。 第二部分：大规模语言模型（LLM）的涌现能力与训练工程 随着模型规模的指数级增长，本书将视角转向当前最热门的大规模语言模型领域，揭示其背后的工程学和算法突破。 4. GPT家族的迭代与Decoder-Only架构的优势： 深入探讨了GPT系列模型（GPT-2, GPT-3, 以及后续的InstructGPT变体）如何通过纯粹的Decoder结构，结合海量数据和参数量，实现了惊人的文本生成连贯性和上下文学习（In-Context Learning, ICL）能力。我们详细分析了ICL的内在机制，并讨论了“少样本学习”（Few-Shot Learning）的理论支撑。 5. 模型的对齐与安全： 在模型能力爆发的同时，确保模型输出的有用性、诚实性和无害性（Helpful, Honest, Harmless）成为关键挑战。本章详细介绍了人类反馈强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型的构建、偏好数据的收集标准，以及PPO（Proximal Policy Optimization）算法在实际应用中如何被修改和部署以实现模型对齐。 6. 高效微调与部署策略： 针对资源受限但追求高性能的团队，本书提供了模型参数高效微调（PEFT）技术的实用指南。内容涵盖LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning和Prompt Tuning的数学原理和内存占用对比。此外，我们还讨论了量化技术（如Int8, GPTQ）如何帮助LLM在推理阶段实现低延迟部署。 第三部分：NLP前沿应用与跨模态探索 本书的最后一部分，将理论和工程实践延伸至具体的复杂应用场景，并展望未来的研究方向。 7. 复杂推理与知识增强： 传统的LLM在处理需要精确事实检索和多步骤逻辑推理的任务时存在“幻觉”问题。本章深入研究检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统的设计，从向量数据库的选择、文档索引策略到查询重写机制，提供了构建高精度RAG系统的全景图。同时，探讨了思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程如何引导模型进行逐步、可解释的推理。 8. 跨模态语义的融合： 随着视觉语言模型（VLM）的兴起，本书探讨了如何利用Transformer架构连接不同模态的信息。重点分析了CLIP模型的对比学习框架及其在零样本分类上的突破，以及视觉问答（VQA）任务中，如何平衡视觉特征提取器（如ResNet/ViT）与语言编码器之间的信息交互权重。 9. 评估体系的挑战与未来展望： 针对当前LLM性能评估的局限性（如对生成文本的自动化评估指标BLEU/ROUGE的不足），本书倡导使用更严格、更侧重人类感知的评估方法。最后，我们对稀疏激活模型、MoE（Mixture-of-Experts）架构在处理超大模型时的潜力，以及NLP领域迈向通用人工智能（AGI）的潜在障碍进行了深入的探讨和展望。 --- 目标读者： 具备扎实的线性代数和概率论基础，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的硕士及以上学生、资深算法工程师、AI研究员，以及希望掌握NLP领域最核心技术栈的专业技术人员。 本书的价值在于： 它不提供简单的“一键式”解决方案，而是深入模型结构和算法选择的“为什么”和“如何实现”，是构建下一代智能系统的必备参考手册。

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