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出版者:培生

作者:Michael Netz

出品人:

页数:0

译者:曾湘雯

出版时间:2005年05月01日

价格:NT$ 360

装帧:

isbn号码:9789861540207

丛书系列:

图书标签:

• 管理
• 沟通技巧
• 职场技能
• 报告写作
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• 效率提升
• 个人发展
• 职场必备
• 演示技巧

好的，这是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理前沿技术解析》的图书简介： --- 《深度学习与自然语言处理前沿技术解析》 内容概要： 本书深入探讨了当代人工智能领域中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）的前沿技术与实践应用。全书旨在为具有一定计算机科学或相关领域基础的读者，提供一个全面、系统且富有洞察力的技术框架，以理解和掌握如何利用先进的神经网络模型解决复杂的语言理解与生成问题。 本书的结构设计遵循从基础理论到尖端模型的递进逻辑，确保读者能够扎实地建立知识体系。 第一部分：深度学习基础与模型演进 本部分首先回顾了深度学习的核心概念，包括人工神经网络（ANNs）的结构、反向传播算法（Backpropagation）的数学原理，以及优化器（如SGD、AdamW）的选择与调优策略。重点阐述了卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）在处理序列数据时的局限性，为引入更先进的架构做铺垫。 随后，本书详尽地剖析了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）如何有效缓解梯度消失问题，并讨论了注意力机制（Attention Mechanism）的诞生及其对模型性能的革命性影响。读者将学习到如何从零开始构建和训练一个基础的序列模型，理解参数初始化和正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。 第二部分：Transformer架构的彻底解析 Transformer模型是现代NLP的基石，本部分将花费大量篇幅对其进行精细拆解。我们将逐层分析“自注意力”（Self-Attention）机制的计算过程，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）的设计意图，以及它如何捕捉长距离依赖关系。 编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构细节将被清晰阐述，包括位置编码（Positional Encoding）的重要性——为何在纯粹基于注意力的模型中，对输入序列位置信息的显式注入是必要的。此外，本书还将对比分析并行计算能力和序列处理效率之间的权衡，解释Transformer如何超越传统的RNN结构在计算效率上取得突破。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的生态系统 本部分聚焦于当前主流的预训练语言模型，系统地梳理了BERT、GPT系列、T5等模型的演化路径和核心思想。 1. 双向上下文的代表——BERT族： 详细解析了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练目标，以及它们在理解双向上下文信息方面的优势。我们将探讨RoBERTa、ALBERT等模型的改进策略，例如取消NSP或采用参数共享等优化技术。 2. 自回归生成模型的突破——GPT系列： 深入剖析GPT模型如何通过纯粹的自回归（左到右）训练，在文本生成任务中实现惊人的连贯性和创造力。读者将了解到Scaling Law（规模法则）对模型性能的支配性影响，以及指令微调（Instruction Tuning）如何将基础模型转化为高效的问答或推理工具。 3. 统一框架的探索——T5与Seq2Seq： 分析T5如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”的格式，以及其在Encoder-Decoder架构上的优势，尤其是在翻译和摘要等需要复杂输入理解和输出生成的任务中的表现。 第四部分：模型应用与特定任务技术 本部分将理论知识落地到具体的NLP应用场景，并介绍针对特定任务进行模型定制的进阶技术。 文本分类与序列标注： 如何利用预训练模型的输出来构建高效的情感分析、主题识别系统，以及使用条件随机场（CRF）层增强命名实体识别（NER）的性能。 问答系统（QA）： 区分抽取式问答（Extractive QA）和生成式问答（Generative QA）的实现差异，并介绍如何利用Span Prediction机制解决SQuAD等数据集上的问题。 文本生成与控制： 探讨解码策略，如束搜索（Beam Search）、Top-k/Top-p采样，以及如何通过控制Prompt或引入约束来引导生成文本的方向和风格，避免生成内容的重复或偏离主题。 第五部分：高效训练与部署策略 在模型规模日益增大的背景下，高效的资源管理和部署成为关键。本部分讨论了参数高效微调（PEFT）方法，特别是LoRA（Low-Rank Adaptation）和Adapter Tuning，它们如何在不显著增加计算成本的情况下，实现对大型模型的快速适应。 此外，我们还将介绍模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以及如何在边缘设备或受限服务器环境中实现高性能的推理部署，以确保前沿技术的可落地性。 目标读者： 本书适合计算机科学、电子工程、数据科学领域的学生、研究人员，以及希望从理论层面深入理解和掌握现代NLP技术的工程师和技术爱好者。阅读本书需要具备Python编程基础，并对线性代数和微积分有基本的了解。 ---

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这本书的叙事风格极其保守和学院派，每一个论点都小心翼翼地被各种谨慎的限定词包裹起来，让人在阅读时始终无法感受到那种直击痛点的犀利和洞察力。就拿提升“口头表达的自信心”这一环节来说，它建议读者进行反复的自我肯定练习，并强调肢体语言的重要性，列出了一系列如“站直”、“眼神接触”的基础指令。但这种自上而下的、灌输式的建议，对于那些真正存在临场恐惧的人来说，往往收效甚微。真正有效的沟通者需要的，是理解听众的心理模型，以及如何针对性地调整信息密度和情感基调。我期待看到一些关于“叙事医学”（Narrative Medicine）在商业报告中的应用，即如何通过故事的力量来锚定复杂的概念，但这本书对此领域完全避而不谈。它似乎更专注于“形式”的正确性，而对“内容与情感的穿透力”缺乏足够的重视，这使得整本书读起来干燥乏味，缺乏激发行动力的那种内在张力。

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这本书的装帧和排版似乎试图营造一种严肃、专业的氛围，但内容上却透露出一种对现代工作节奏的脱节感。在如今信息迭代速度极快的环境下，沟通的效率往往比冗长的逻辑链更为重要。书中对“撰写报告”的建议，似乎还停留在十年前的公文写作标准上，强调对每一个论点的层层铺垫和详尽论证。然而，现代领导者需要的，是能够在五分钟内消化核心信息的能力。我希望看到关于如何运用图表、信息图和动态演示来替代大段文字的深入探讨，例如，如何设计一个能引导观众视线移动的PPT页面，或者如何将冗长的财务数据转化为一个清晰的决策矩阵。这本书在这方面的讨论浅尝辄止，更多地停留在“使用清晰的字体”这种表层细节上。总而言之，这本书给人一种“知道很多，但不知道关键”的感觉，它提供了关于沟通的广度知识，却在最需要深度和创新策略的地方，选择了安全的回避。

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这本关于职场沟通技巧的书籍，虽然封面和书名给我带来了不小的期待，但实际阅读体验却像是在走一段铺满荆棘却又没什么新意的老路。作者似乎过于执着于罗列那些教科书式的“黄金法则”，比如“准备充分是成功的一半”，这种话语在任何一个职场人士的耳边都已是陈词滥调。我原以为能看到一些针对现代工作环境，例如跨文化沟通的微妙之处，或是如何在高度碎片化的信息流中抓住听众的注意力，但这些期待落空了。书中对“如何有效提问”的探讨，停留在最基础的开放式与封闭式问题分类上，对于如何设计一套能引导决策的提问序列，则只是一笔带过。举例来说，当谈及报告撰写时，它强调了结构清晰的重要性，却几乎没有提及如何处理数据可视化中的“信息偏差”问题，这在如今数据驱动的商业决策中是至关重要的一个盲点。整体而言，它更像是一本为职场新人准备的入门手册，对于那些已经积累了一定经验、渴望在沟通层面实现质的飞跃的专业人士来说，这本书提供的价值实在有限，更像是翻阅一本多年前的旧笔记，充满了熟悉却不痛不痒的理论陈述。

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阅读这本书的过程，让我感觉像是在参加一场冗长且缺乏亮点的公司内部培训会，充满了正确的废话和毫无生气的案例分析。我尤其对书中关于“会议主持”的部分感到失望。作者花费了大量篇幅去描绘一个理想化的会议场景——所有人都按时出席、目标明确、讨论富有成效。然而，现实是，会议经常被“潜水者”和“跑题者”占据。这本书未能提供任何实用的“灭火”技巧，比如如何优雅地打断一个滔滔不绝的资深员工，或者如何引导一个因为意见不合而陷入僵局的团队达成初步共识。它给出的建议是“设定明确的议程”，这听起来像是给一个正在失控的列车下达“请减速行驶”的指令，完全脱离了实际操作的复杂性。此外，对于书面报告，它强调了语法的准确性，这固然重要，但在如今电子邮件和即时通讯软件主导的交流环境下，如何通过简短的摘要（Executive Summary）在三分钟内完成信息传递，才是决定一份报告生死存亡的关键，书中对此的着墨显得力度不足，仿佛还停留在长篇大论是唯一王道的时代。

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作为一本声称聚焦于“核心技巧”的书籍，它的内容分布严重失衡。大量的篇幅被分配给了基础的概念定义和对“专业素养”的空泛赞美，而真正能够帮助读者突破瓶颈的“高级策略”却被一笔带过，仿佛是附录中的几个小贴士。例如，在谈论如何进行高风险的汇报——比如向董事会解释项目失败的原因时，书中只是笼统地建议要“诚实并承担责任”。这种建议在实战中几乎毫无操作价值。一个真正的职场高手需要知道的是，如何构建一个既能体现担当，又能巧妙地将责任归因于系统性挑战而非个人失误的叙事框架。这本书未能提供任何关于如何进行“负面信息管理”的深度分析，没有涉及如何预判听众可能提出的尖锐问题并提前准备好应对预案。它更像是提供了一套标准的安全操作流程（SOP），而不是一套能够应对复杂和突发状况的应变工具箱，这对于追求卓越的读者来说，是巨大的遗憾。

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