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出版者:人民交通出版社

作者:廖疆星

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2000-7-1

价格:23.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787502426286

丛书系列:

图书标签:

• CorelDRAW
• CorelDRAW9
• 图形设计
• 矢量图形
• 教程
• 软件培训
• 设计软件
• 电脑绘图
• 中文版
• 应用

好的，这是一本关于[此处填写一本完全不同主题的图书名称，例如：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》]的图书简介。 图书名称：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 作者： [虚构作者姓名，例如：张华，李明] 出版信息： [虚构出版社名称，例如：科技前沿出版社] ISBN： [虚构ISBN号，例如：978-7-123456-78-9] --- 核心内容概述 本书是一部面向具有一定机器学习基础的研究人员、高级工程师和高年级本科生/研究生，深入探讨如何运用现代深度学习范式解决复杂自然语言处理（NLP）任务的专业参考书和实践指南。全书聚焦于近年来自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）领域取得的革命性突破，重点剖析了Transformer架构、预训练模型（如BERT、GPT系列）的内部机制、微调策略及其在具体应用场景中的部署与优化。 我们摒弃了对传统统计学方法的冗长回顾，直接切入当前最先进的、由大规模数据和模型驱动的解决方案。全书旨在构建一个从理论基石到尖端实践的完整知识体系，确保读者不仅知其然，更能深入理解其所以然。 结构与章节亮点 本书共分为六大部分，二十个章节，层层递进，确保知识的系统性和完整性： 第一部分：深度NLP的理论基石与基础回顾（第1章 - 第3章） 本部分为后续高级主题打下坚实的数学和模型基础。我们首先回顾了深度学习在序列建模中的核心概念，包括循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）的局限性。随后，重点引入了现代NLP的“语法”——注意力（Attention）机制。章节详述了自注意力（Self-Attention）的计算细节、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，并从信息流的角度解释了它如何有效解决了长距离依赖问题。最后，构建了基于注意力机制的Encoder-Decoder框架的通用模型概念。 第二部分：Transformer架构的深度剖析（第4章 - 第6章） Transformer架构是现代NLP的引擎。本部分用超过两章的篇幅，对原始Transformer模型进行了细致入微的拆解。我们不仅展示了其结构图，更深入分析了层归一化（Layer Normalization）、残差连接（Residual Connections）在训练深层网络中的关键作用。 第5章：位置编码的精妙设计： 探讨了绝对位置编码、相对位置编码（如RoPE、T5中的旋转编码）如何为模型提供序列顺序信息，以及这些编码策略对模型性能的影响。 第6章：并行计算与效率优化： 分析了Transformer架构如何完美适配GPU/TPU等并行计算架构，为大规模模型训练奠定效率基础。 第三部分：预训练模型的范式转变（第7章 - 第10章） 预训练模型彻底改变了NLP的研究范式。本部分深入讲解了从ELMo到BERT，再到GPT系列的发展脉络。 第7章：掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）： 详细解析了BERT的双向性训练目标及其在特征提取方面的优势。 第8章：自回归模型与因果语言模型（CLM）： 聚焦于GPT架构，解释了单向注意力在文本生成任务中的必要性，以及温度参数（Temperature）对生成文本多样性的影响。 第9章：跨模态预训练的先驱： 介绍了如何将视觉信息融入语言模型（如CLIP、ViLBERT），为多模态理解打下基础。 第10章：模型蒸馏与知识迁移： 讨论了如何将庞大的预训练模型压缩为更轻量级的模型（如DistilBERT、TinyBERT），使其适用于边缘设备部署。 第四部分：高级应用与微调技术（第11章 - 第14章） 本部分专注于如何将通用预训练模型适配到特定的下游任务中，强调“微调”（Fine-tuning）的艺术。 第11章：序列标注任务的深度优化： 针对命名实体识别（NER）和词性标注（POS），探讨了如何结合CRF层或使用更精细的注意力掩码。 第12章：问答系统（QA）的进阶： 区分了抽取式问答（如SQuAD）和生成式问答，重点分析了Span Prediction的实现细节。 第13章：文本摘要与机器翻译： 深入对比了抽象式摘要与抽取式摘要，并讨论了在Seq2Seq任务中如何使用束搜索（Beam Search）优化解码质量。 第14章：参数高效微调（PEFT）： 这是本书的亮点之一，详细介绍了LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning等参数高效方法，如何在不修改全部模型参数的情况下，快速适应新任务，极大地降低了计算成本。 第五部分：大型语言模型（LLMs）的涌现能力与挑战（第15章 - 第18章） 随着模型规模的扩大，LLMs展现出令人兴奋的“涌现能力”（Emergent Abilities）。本部分探讨了这些能力及其背后的机制。 第15章：指令跟随与提示工程（Prompt Engineering）： 详细分类了零样本（Zero-Shot）、少样本（Few-Shot）学习，并系统阐述了CoT（Chain-of-Thought）提示如何激发LLMs的推理能力。 第16章：基于人类反馈的强化学习（RLHF）： 这是实现模型对齐（Alignment）的关键技术。本章详述了奖励模型的构建、PPO算法在文本生成中的应用，以及如何通过RLHF确保模型输出的安全性和有用性。 第17章：模型评估的量化与主观性： 讨论了BLEU、ROUGE等传统指标的局限性，并介绍了使用LLM本身作为评估者的先进方法（如GPT-4评估）。 第18章：模型的可解释性与内在偏差： 探讨了如何使用集成梯度、注意力权重可视化等工具来探究LLM的决策过程，并分析数据和模型结构中潜在的社会偏见。 第六部分：前沿探索与未来展望（第19章 - 第20章） 最后一部分展望了NLP领域的未来发展方向。 第19章：高效推理与部署： 讲解了量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技术在实际生产环境（如TensorRT, ONNX Runtime）中的应用，以及如何构建低延迟的文本服务API。 第20章：具身智能与通用人工智能的交汇点： 探讨了语言模型如何与具身环境（如机器人控制、虚拟世界交互）结合，迈向更通用的AI系统。 本书的特色与受众定位 本书最大的特点在于其极强的技术深度和前沿性。我们不满足于描述模型的使用方法，而是深入到矩阵运算、梯度流和架构设计的每一个细节。书中大量的数学推导、伪代码示例和实际的PyTorch/TensorFlow实现片段，旨在帮助读者真正掌握从零开始构建和魔改SOTA模型的能力。 适读人群： 1. 深度学习研究人员： 需要系统梳理Transformer后时代NLP进展，并希望将前沿理论应用于论文研究的学者。 2. NLP算法工程师： 负责将最新的预训练模型部署到生产环境，需要掌握PEFT、知识蒸馏和高效推理技术的专业人士。 3. 计算机科学专业高年级学生（硕/博）： 作为课程的深度参考教材，用于系统学习现代自然语言处理的核心技术栈。 本书未涉及的内容（明确区分）： 本书完全不涉及任何与图形设计、桌面出版软件操作、排版布局、矢量图形编辑、位图处理、打印技术规范、色彩管理系统（CMYK/RGB转换）、CorelDRAW软件的特定版本功能（如X9或早期版本的功能菜单）、用户界面操作指导等相关主题。本书的焦点集中在纯粹的人工智能、计算语言学和深度神经网络领域。

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