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出版者:电子工业出版社

作者:谢宝荣

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2003-5-1

价格:26.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787505382145

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体
• 软件
• 教程
• 案例
• 创作
• 设计
• 数字媒体
• 视频编辑
• 音频处理
• 图像处理

好的，以下是一本名为《多媒体软件创作案例教程》的图书的简介，内容详实，力求自然流畅，不包含该书的任何信息。 --- 图书简介： 《深度学习在自然语言处理中的前沿技术与实践》 书籍主题： 本书聚焦于近年来自然语言处理（NLP）领域飞速发展的深度学习技术，旨在为读者提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系。我们不再局限于传统的统计模型或基础的神经网络结构，而是深入剖析Transformer架构的演进、大型语言模型（LLMs）的底层机制、以及如何将这些尖端模型应用于复杂的现实世界问题。 目标读者： 本书主要面向具备一定编程基础（推荐Python）、熟悉机器学习基本概念的研究人员、高校学生（尤其是计算机科学、人工智能专业的高年级本科生和研究生），以及希望将前沿NLP技术集成到现有产品线中的软件工程师和数据科学家。对于希望系统性地从理论构建到工程落地掌握现代NLP核心技术的专业人士而言，本书将是一份不可或缺的参考手册。 核心内容概述： 本书结构严谨，共分为五个主要部分，层层递进，确保读者能够扎实地掌握从基础理论到高级应用的完整链条。 第一部分：现代NLP的基石——深度学习回顾与演化 本部分首先对深度学习在序列建模中的基础概念进行快速而精准的回顾，重点强调循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）的局限性。随后，我们将引入注意力机制（Attention Mechanism）的数学原理和直观理解。不同于教科书式的讲解，我们着重分析注意力机制如何解决了传统序列模型在长距离依赖捕获上的瓶颈，并为后续的Transformer模型奠定理论基础。本部分还包含了一章专门讨论词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe）的改进方向，以及如何在高维稀疏数据上有效地初始化模型参数。 第二部分：Transformer架构的解构与重塑 Transformer模型无疑是当前NLP领域的核心驱动力。本部分将用大量的篇幅详细拆解Transformer的Encoder和Decoder结构，重点解析自注意力机制（Self-Attention）的多头实现方式、位置编码（Positional Encoding）的设计哲学及其对序列顺序信息保留的关键作用。我们不仅会展示标准的Vaswani et al.模型，还会探讨如稀疏注意力（Sparse Attention）和线性化注意力（Linearized Attention）等旨在优化计算复杂度的变体。读者将通过清晰的伪代码和流程图，理解如何在PyTorch或TensorFlow框架下，从零开始构建一个基础的Transformer块。 第三部分：大型语言模型（LLMs）的构建、预训练与微调策略 本部分是全书的重点和难点，它将读者带入当前最前沿的LLMs世界。我们首先概述GPT、BERT、T5等主流预训练范式及其目标函数（如掩码语言建模、因果语言建模）。随后，我们将深入探讨高效预训练策略，包括大规模数据集的清洗、分布式训练的挑战（如数据并行与模型并行）、以及优化器（如AdamW）在高精度训练中的调优技巧。 实践层面，本书提供了详尽的微调指南。我们不再仅仅停留在全参数微调上，而是重点介绍参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning和Prompt Tuning。通过具体的代码案例，展示如何仅用极少的计算资源，将一个基础预训练模型适配到特定的下游任务上，如情感分析或问答系统，极大地降低了中小团队使用前沿技术的门槛。 第四部分：前沿应用场景与工程化部署 理论掌握后，如何将其落地是工程实践的关键。本部分专注于几个高价值的NLP应用场景。 1. 复杂推理与知识抽取： 探讨如何利用Chain-of-Thought (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 架构来提升LLMs在需要多步逻辑推理和事实核查任务上的准确性，并结合向量数据库的使用范例。 2. 机器翻译的质量评估与优化： 介绍BLEU、ROUGE之外的基于模型的新型评估指标（如BERTScore），并展示如何通过对比搜索（Beam Search）的参数优化来提升译文流畅度。 3. 模型安全性与对齐： 讨论模型幻觉（Hallucination）的成因，以及如何通过人类反馈强化学习（RLHF）或直接偏好优化（DPO）等对齐技术，确保模型输出符合伦理规范和用户意图。 第五部分：面向未来的挑战与展望 最后一部分将目光投向NLP研究的未来方向。我们讨论了多模态学习（如文本与图像的联合表示）、因果推断在NLP中的应用前景，以及如何构建更加稳健和可解释的AI系统。本部分旨在激发读者的批判性思维，引导他们思考当前技术局限性，并为接下来的研究方向提供启发。 本书的特色： 深度与广度的平衡： 既有对核心算法（如Attention）的数学推导，又不失对实际工程实现的关注。 代码驱动实践： 全书配有大量GitHub仓库支持的代码示例，所有关键模型和技术均可直接运行和复现。 紧跟前沿动态： 内容紧密结合近两年的顶级会议（ACL, NeurIPS, ICML）的最新成果，确保知识的时效性。 清晰的逻辑脉络： 从序列处理的基础到大规模预训练的复杂性，构建了一条清晰的学习路径，避免了知识点的碎片化。 通过学习本书，读者将不仅能理解现代NLP系统的“是什么”，更能掌握其“如何工作”以及“如何高效构建”的核心能力。

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