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出版者:同济大学出版社

作者:尤建新

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2006-6

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787560832715

丛书系列:

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的应用与前沿研究的图书简介： --- 《神经之语：深度学习驱动的自然语言理解与生成》 图书简介 在信息爆炸的时代，人类语言的复杂性和多样性构成了理解世界的一大挑战。本书《神经之语：深度学习驱动的自然语言理解与生成》，旨在系统、深入地剖析当代人工智能领域最前沿、最具影响力的技术分支——深度学习（Deep Learning）是如何彻底革新自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）范式的。我们不仅回顾了从统计学方法到循环神经网络（RNN）的演进历程，更将焦点集中在当前驱动大型语言模型（LLM）崛起的Transformer架构及其衍生技术上。 本书面向具有一定数学基础和编程经验的读者，包括计算机科学专业学生、自然语言处理研究人员、人工智能工程师以及对前沿技术充满热情的实践者。我们的目标是提供一个既有坚实理论深度，又兼具丰富实践指导的知识体系。 第一部分：理论基石与模型演进 本部分将构建读者理解现代NLP所需的理论框架。我们不会仅仅罗列公式，而是深入探讨这些数学工具如何在处理语言数据时发挥作用。 第一章：从符号到向量的飞跃 本章详细阐述了传统NLP方法的局限性，并引入了词嵌入（Word Embeddings）的核心概念。我们将超越基础的Word2Vec和GloVe，重点解析它们的内在机制、局限性（如无法捕捉上下文信息），并引出更高级的上下文敏感表示，如ELMo的初步思想。我们强调向量空间模型如何量化语义关系，为后续的深度学习模型奠定基础。 第二章：序列建模的黎明：循环与卷积 本章聚焦于在Transformer出现之前，深度学习如何处理序列数据。我们将细致讲解循环神经网络（RNN）的结构，包括标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。对于LSTM的“遗忘门”、“输入门”和“输出门”，我们将提供详细的梯度流分析，解释它们如何缓解长期依赖问题。同时，卷积神经网络（CNN）在文本分类和特征提取中的独特应用将被提及，特别是其在捕捉局部特征方面的优势。 第三章：注意力机制的诞生与Transformer的革命 这是本书的核心转折点。本章将详细拆解“注意力机制”（Attention Mechanism），解释“查询（Query）”、“键（Key）”和“值（Value）”三者的交互如何实现对输入序列的动态加权。随后，我们将对2017年里程碑式的论文《Attention Is All You Need》进行彻底解读。Transformer架构的Encoder-Decoder结构、多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的设计哲学、残差连接和层归一化（Layer Normalization）的必要性，都将通过清晰的图示和伪代码进行阐述。 第二部分：大型语言模型的构建与训练 本部分将视线转向当前NLP领域的主流——预训练大型语言模型（LLMs）。 第四章：预训练范式：从BERT到GPT 本章深入探讨了预训练阶段的关键技术。针对BERT这类双向模型，我们将详细解析掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务的设计思路及其在理解双向上下文中的作用。对于GPT系列所代表的单向自回归模型，我们将重点分析其在生成任务中的天然优势，以及因果掩码（Causal Masking）的实现细节。我们还会讨论这些模型如何通过海量无标签数据学习到通用的语言知识。 第五章：高效扩展与模型蒸馏 随着模型参数量的爆炸式增长，计算资源成为制约研究的瓶颈。本章探讨了参数效率和模型压缩技术。内容包括： 1. 模型并行与数据并行： 如何在多个GPU甚至多台机器上高效地训练超大型模型。 2. 混合专家模型（MoE）： 稀疏激活机制如何实现参数量的激增而在推理时保持计算成本的相对稳定。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 如何将庞大教师模型的知识转移到更小、更快的学生模型中，以满足边缘设备部署的需求。 第六章：指令微调与人类偏好对齐 纯粹的预训练模型虽然知识渊博，但往往不擅长遵循人类指令。本章将聚焦于如何将基础模型转化为实用的对话助手或任务执行器。我们将详细介绍指令微调（Instruction Tuning）的方法论，并深入探讨当前最前沿的对齐技术——基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）。这包括奖励模型的训练、PPO（近端策略优化）算法在LLM微调中的应用，以及如何权衡模型的一致性、准确性和安全性。 第三部分：前沿应用与未来展望 本部分将展示深度学习NLP模型在实际复杂任务中的应用，并探讨该领域的未来研究方向。 第七章：高级文本生成与可控性 超越简单的文本补全，本章关注更复杂的生成任务。我们将探讨： 1. 摘要生成： 抽取式与抽象式摘要的深度学习实现，以及如何评估生成摘要的流畅性和忠实度。 2. 机器翻译的神经革命： 从Seq2Seq到基于Transformer的神经机器翻译（NMT），并讨论低资源语言翻译的挑战。 3. 可控生成： 如何通过引入特定约束（如情感、风格或关键词）来引导模型产生目标化的输出。 第八章：知识图谱、推理与多模态融合 语言理解的终极目标是实现类人推理。本章探索了如何将结构化知识与神经模型相结合： 1. 知识增强的语言模型（K-LLMs）： 如何检索和融合外部知识库以提高事实准确性。 2. 符号推理的神经实现： 探讨模型在数学、逻辑推理任务上的表现，以及如何通过思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程来激发其推理能力。 3. 多模态NLP： 介绍如何将视觉信息（图像、视频）与文本信息融合，构建能够描述、问答或生成图像的跨模态模型，如CLIP和GPT-4V的底层思想。 第九章：伦理、偏见与模型的可信赖性 随着LLMs进入主流应用，其社会影响日益显著。本章是本书不可或缺的收尾部分，它严肃探讨了模型固有的挑战： 1. 数据偏见与公平性： 训练数据中的历史和社会偏见如何被模型放大，以及检测和缓解这些偏见的技术手段。 2. 幻觉（Hallucination）问题： 模型生成貌似合理但事实上错误的内容的原因分析及其对策。 3. 可解释性（XAI）： 尝试理解“黑箱”模型内部决策过程的方法，如注意力权重可视化和归因技术。 通过阅读本书，读者将不仅掌握构建和训练尖端语言模型的核心技术栈，更能深刻理解当前NLP研究面临的机遇与挑战，为未来的创新工作打下坚实的基础。

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