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出版者:国防工业

作者:周国烛

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2008-1

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787118054040

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应用的图书简介： --- 书名：《深度语境：基于Transformer架构的自然语言理解与生成实践》 内容简介 在信息爆炸的数字时代，人类与机器之间的有效沟通已成为核心挑战之一。本书《深度语境：基于Transformer架构的自然语言理解与生成实践》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实操性的指南，专注于当前人工智能领域最为前沿和强大的技术——Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）中的广泛应用。 本书并非一本概述性的技术科普读物，而是面向具有一定编程基础和机器学习背景的工程师、研究人员和高级学生，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。我们彻底摒弃了对基础概念的冗余解释，直接切入核心技术细节，构建一个从基础理论到前沿模型部署的完整知识体系。 第一部分：语境的复兴——从序列到注意力机制的跃迁 本部分将系统回顾NLP发展历程中里程碑式的技术变革。我们首先简要回顾了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列数据时面临的局限性，特别是梯度消失与并行计算的瓶颈。 核心内容聚焦于注意力机制（Attention Mechanism）的诞生及其对深度学习范式的根本性影响。读者将详细学习自注意力（Self-Attention）的数学原理，理解“查询（Query）”、“键（Key）”、“值（Value）”三元组是如何协同工作，实现对输入序列中不同元素之间依赖关系的动态建模。我们将细致拆解缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的计算流程，并探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何通过并行化捕获不同表示子空间的信息，增强模型的表征能力。 第二部分：Transformer架构的底层构造与精妙设计 本部分是全书的理论基石，我们将对原始Transformer模型（Attention Is All You Need）进行庖丁解牛式的剖析。 编码器（Encoder）部分，我们将深入探讨其堆叠结构，分析层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在深层网络训练中的关键作用。重点解析了位置编码（Positional Encoding）的设计哲学——为何在缺乏循环结构的情况下，模型仍能有效感知输入序列的顺序信息，以及如何根据不同任务需求设计和应用更优化的位置编码方案，如旋转位置嵌入（RoPE）或绝对位置嵌入的改进版本。 解码器（Decoder）部分的讲解将侧重于因果掩码（Causal Masking）的应用，解释其在自回归生成任务中如何确保模型仅依赖于当前时间步之前的上下文信息。我们不仅会重现经典的编码器-解码器架构，还将探讨纯解码器模型（如GPT系列）和纯编码器模型（如BERT系列）的结构差异及其设计初衷。 第三部分：预训练范式与模型家族的演进 理解Transformer的关键在于理解其如何通过大规模预训练获得强大的通用语言能力。本部分详细阐述了当前主流预训练任务和模型家族的内在逻辑。 BERT家族： 重点讲解掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的细节，分析其双向上下文捕获的优势，并深入探讨RoBERTa、ALBERT等改进版本如何通过优化训练目标、参数共享等方式提升效率和性能。读者将实践如何使用这些模型进行下游任务的微调（Fine-tuning）。 GPT家族： 聚焦于单向、自回归语言模型的训练机制，探讨其在文本生成、零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习中的强大能力。我们将剖析上下文学习（In-Context Learning）的机制，而非传统的参数更新。 序列到序列模型（Seq2Seq）： 探讨T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何统一所有NLP任务到文本到文本的框架，并分析其在机器翻译、文本摘要等任务中的高效应用。 第四部分：高效训练与工程部署策略 理论的掌握必须辅以高效的工程实践。本部分关注如何将大型Transformer模型投入实际应用，应对算力和内存的挑战。 训练优化： 我们将介绍梯度累积、混合精度训练（AMP）等提升训练速度和内存效率的技术。对于超大规模模型，梯度状态切分（如ZeRO优化器）和模型并行、数据并行策略的结合应用将被详细讲解，帮助读者成功训练千亿级参数模型。 推理加速： 部署环节的重点在于降低延迟和提高吞吐量。内容涵盖模型量化（Quantization）技术（如INT8、稀疏化）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大型教师模型压缩至轻量级学生模型的方法，以及使用ONNX Runtime、TensorRT等推理引擎进行高性能部署的实战步骤。 第五部分：前沿拓展与未来展望 最后一部分将触及Transformer架构在更广阔领域的应用与局限性。 我们将探讨多模态Transformer，如Vision Transformer (ViT) 如何将注意力机制应用于图像处理，以及结合文本和图像的CLIP模型等。同时，也会分析当前Transformer架构固有的挑战，例如其平方级的注意力复杂度对超长序列处理的限制，并介绍如稀疏注意力、线性化注意力等旨在解决这一问题的最新研究方向。 本书的每一章都配有详尽的代码示例（主要使用PyTorch框架），读者可以通过动手实践，深入理解模型的每一个组件，最终具备独立设计、训练和优化基于Transformer的先进NLP系统的能力。它不是一本关于“如何使用API”的指南，而是一本关于“如何理解和重构底层机制”的深度技术手册。

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偶然间接触到一本探讨独立游戏制作心路历程的书籍，名为《小团队的生存法则：从零到一的独立开发日志》。这本书的风格异常真诚和质朴，它没有介绍任何高深的理论或宏大的商业计划，而是聚焦于独立开发团队在资源极度有限的情况下，如何做出取舍和决策。书中大量的篇幅记录了作者在迭代过程中遇到的具体困境：是该花一周时间优化一个细微的动画，还是用这段时间去修复一个核心的Bug？如何用最少的资源来包装出一个看起来“专业”的宣传片？作者的叙述充满了对细节的执着和对初衷的坚守，读起来让人感同身受，仿佛自己就是那个在深夜里独自面对Bug和设计瓶颈的开发者。书中分享的“功能瘦身法”对我启发很大，即如何无情地砍掉那些“锦上添花”但会拖慢进度的功能，专注于打磨那个“点石成金”的核心乐趣。这本书更像是一份实战备忘录，它不是教你如何成为行业巨头，而是教你如何在这片红海中，带着你的热爱，踏出坚实的第一步，充满了人情味和实用的操作建议。

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这本书，姑且称之为《代码之外的交响乐》，简直是为那些沉迷于游戏叙事和世界构建的玩家准备的。它完全跳过了技术实现层面，而是把笔墨大量倾注在了“故事驱动”和“情感共鸣”上。我以前总觉得游戏剧情设计不过是给关卡套个皮，但读完这本书我才明白，一个好的世界观设定，其深度和一致性对玩家的沉浸感有多么重要。书中用大量的篇幅分析了不同类型游戏的叙事结构，比如开放世界中的非线性叙事挑战，以及如何利用环境叙事（Environmental Storytelling）来无声地讲述历史。作者似乎对电影和文学理论有很深的造诣，他将亚里士多德的戏剧结构引入游戏设计，解释了如何构建引人入胜的冲突和高潮。最让我震撼的是关于“角色动机”的设计部分，书中提供了一个详细的角色档案模板，要求设计者深入挖掘角色的童年创伤、核心恐惧和最终目标，确保角色的每一个行为都符合其内在逻辑。这本书对于那些希望通过游戏传递深刻主题或哲学思考的设计师来说，是不可多得的宝典，它教你如何用交互媒介来创作真正的史诗。

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对于像我这样，侧重于游戏经济系统和长期留存策略的运营人员来说，市面上大部分书籍都偏重于前端的趣味性构建。但接下来我要介绍的这本书，暂且称之为《数字世界的供需平衡：游戏经济学的艺术与科学》，简直就是为我们量身定做的。它完全避开了美术和关卡设计，而是用非常严谨的数学模型和行为经济学原理来解析游戏内的资源流通和玩家行为激励。书中用大量的图表和公式展示了通货膨胀的控制机制、不同货币体系的稳定性分析，以及如何设计一个既能让“肝帝”感到满足，又不会让“氪金党”感到不公的激励结构。我特别喜欢其中关于“玩家生命周期价值”（LTV）的量化分析，作者提供了一套可以根据不同游戏阶段调整奖励分配的动态模型。这本书的阅读体验是挑战性的，因为它要求读者具备一定的量化分析能力，但一旦掌握，你就能从一个全新的角度去审视游戏的商业本质。它教会我的不是如何让游戏好玩，而是如何让游戏“可持续地”好玩，并且健康运营。

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最近入手了一本关于电子游戏设计流程的书籍，名叫《像素的魔法：从草图到上线的完整指南》。这本书的视角非常独特，它没有聚焦于某个特定平台或引擎的编程细节，而是将重点放在了“创意如何转化为可玩体验”这一核心命题上。开篇部分，作者深入剖析了如何从日常观察中捕捉灵感火花，并提供了一套非常实用的“概念发散矩阵”，帮助初学者将一个模糊的想法系统地拆解成核心玩法、美术风格和叙事背景。我尤其欣赏其中关于“最小可行性产品”（MVP）的讨论，书中强调了快速原型设计的重要性，并详细介绍了几种低保真原型制作的方法，比如用卡片或桌游机制来模拟游戏循环，这对于没有编程基础的设计师来说简直是福音。全书的语言风格非常接地气，充满了对游戏行业的热情，读起来完全没有那种枯燥的教科书味儿，更像是一位经验丰富的同行在手把手地分享他的踩坑经验。特别是关于用户体验（UX）的那一章，作者引用了大量心理学原理，解释了为什么某些反馈机制能让人产生“心流”体验，这一点让我对如何打磨操作手感有了全新的认识。这本书真正做到了从宏观的愿景设定到微观的交互细节设计，提供了一个非常完整的蓝图。

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我最近翻阅了一本名为《维度切换：探索新兴游戏平台的未来》的读物，这本书的视野极其前瞻，完全聚焦于技术前沿和未被充分开发的交互领域。它没有过多讨论传统的PC或主机游戏，而是将重点放在了增强现实（AR）、混合现实（MR）以及新兴的脑机接口（BCI）技术对游戏体验的潜在颠覆。书中详细探讨了如何利用真实世界的空间数据来构建AR游戏的物理边界和互动逻辑，并提供了一些早期案例的深度分析，比如如何设计出既不侵入现实生活又富有吸引力的AR任务链。有一部分内容专门讨论了“跨平台叙事一致性”，即如何确保玩家在不同设备上体验到统一但又针对性优化的内容。作者的论述风格非常冷静和技术导向，充满了对未来趋势的判断，读起来像是在阅读一份行业白皮书，而不是一本传统的设计指南。对于那些对技术驱动的创新充满兴趣，并且希望站在行业最前沿捕捉下一个十年风口的开发者来说，这本书无疑提供了宝贵的路线图和思考框架。它让我意识到，游戏设计的未来将不再局限于屏幕之内。

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