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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Bergeron, Bryan P./ Chan, Paul

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2004-2

价格:1220.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471465614

丛书系列:

图书标签:

• 生物技术
• 制药
• 生物医药
• 产业分析
• 行业报告
• 市场调研
• 创新
• 投资
• 技术发展
• 医疗健康

深入探究人工智能在文本生成领域的演进与前沿应用 书籍名称： 算法之声：大型语言模型驱动下的文本创造力重塑 书籍简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视当前文本生成领域的技术浪潮——特别是大型语言模型（LLM）的崛起及其对信息生产、内容创作乃至人机交互方式带来的深刻变革。我们不会涉及生物技术（Biotech）产业的任何相关内容，而是专注于算法、数据结构、神经科学启发模型以及它们如何被应用于文本的理解、模仿与创造。 第一部分：理论基石与历史脉络 第一章：从符号主义到联结主义的文本模型 本章首先追溯自然语言处理（NLP）的历史演变，从早期的基于规则的专家系统，到统计机器学习方法的兴起，重点分析马尔可夫模型、隐马尔可夫模型（HMMs）如何处理序列数据。随后，我们将详细阐述循环神经网络（RNNs）及其固有的梯度消失/爆炸问题，并引入长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）作为解决序列依赖问题的关键步骤。我们强调，这些早期的模型为理解文本的上下文依赖性奠定了基础，尽管它们在处理长距离依赖和大规模并行计算方面存在局限。 第二章：注意力机制的革命与Transformer架构的诞生 文本生成领域真正的范式转移始于“注意力”（Attention）机制的提出。本章将详尽解析自注意力（Self-Attention）机制的工作原理，解释其如何允许模型在处理序列中的每个元素时，动态地权衡输入序列中所有其他元素的重要性。我们将深入探讨2017年提出的Transformer架构，重点剖析其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何解决序列顺序信息丢失的问题。该架构是当前所有主流LLM的理论核心。 第三章：预训练的范式转变：自监督学习的力量 预训练是LLM能力涌现的关键。本章聚焦于自监督学习（Self-Supervised Learning）在文本处理中的应用。我们将详细介绍掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM，如BERT系列）和因果语言模型（Causal Language Modeling, CLM，如GPT系列）这两种主要的预训练目标。探讨模型如何在海量无标签文本数据上学习通用的语言知识、语法结构和世界常识，而非仅仅是针对特定任务进行微调。我们还将分析预训练语料库的构建标准、清洗流程及其对模型潜在偏差的影响。 第二部分：大型语言模型（LLM）的内部机制与能力展现 第四章：模型的规模、涌现能力与计算成本 本章将探讨模型规模（参数量、数据量）对LLM性能的直接影响。我们讨论“涌现能力”（Emergent Abilities）的概念，即当模型规模超过某一阈值后，突然展现出新的、先前未被明确训练的任务解决能力，如复杂推理、代码生成或零样本学习。同时，我们也会详细分析训练和部署超大规模模型所涉及的计算资源需求，包括GPU集群的配置、分布式训练策略（如数据并行、模型并行和流水线并行）以及量化技术在推理优化中的作用。 第五章：指令遵循与人类偏好对齐 现代LLM的核心竞争力在于它们对人类指令的理解和遵循能力。本章将聚焦于“指令微调”（Instruction Tuning）和“人类反馈强化学习”（RLHF）技术。我们将解构RLHF的三个关键步骤：监督微调（SFT）、奖励模型（Reward Model）的构建，以及使用近端策略优化（PPO）或其他强化学习算法来优化生成策略。讨论如何通过精细的人类标注和反馈循环，将模型的通用知识转化为可控、有帮助且无害的实际应用能力。 第六章：复杂推理与规划能力的模拟 LLM的进步已经使其能够执行多步骤推理。本章深入研究提高模型推理能力的方法，例如“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示工程，探讨其背后的机制——即将复杂问题分解为一系列中间推理步骤，从而提高逻辑一致性和准确性。我们还将介绍更高级的规划技术，如“自我修正”（Self-Correction）和结合外部工具（如代码解释器、搜索引擎）的检索增强生成（RAG）架构，以克服模型知识的时效性和幻觉问题。 第三部分：应用场景与伦理挑战 第七章：文本生成在创意与知识工作中的应用 本章探讨LLM在传统内容生产流程中的颠覆性应用。从自动撰写技术文档、摘要生成、多语言机器翻译的质量飞跃，到辅助剧本创作、诗歌生成和交互式叙事设计。我们分析如何通过精细的“提示工程”来引导模型输出特定风格、语调和结构的内容，实现内容生产的规模化与个性化。 第八章：评估体系、幻觉检测与可信度量化 评估LLM的性能远非易事，因为生成任务往往缺乏单一的“正确答案”。本章将梳理主流的自动评估指标（如BLEU、ROUGE、METEOR）的局限性，并重点介绍基于模型的评估方法（如使用更强大的LLM作为裁判）。更关键的是，我们将探讨“幻觉”（Hallucination）的成因，并介绍当前用于检测和减轻模型生成虚假或无根据信息的最新技术，强调生成内容的可信度验证流程。 第九章：偏见、安全性与负责任的AI发展 文本生成模型继承了其训练数据中的社会偏见。本章严肃讨论数据中存在的种族、性别和社会经济偏见如何被放大。我们将详细分析防御性对齐（Adversarial Alignment）和红队测试（Red Teaming）在发现和缓解模型漏洞（如生成有害、歧视性或误导性内容）中的作用。最后，探讨建立透明度、可解释性和问责制在推动LLM可持续发展中的必要性。 结语：迈向通用人工智能的文本智能前沿 总结当前LLM的成就与瓶颈，展望多模态（文本、图像、语音的融合）模型的未来发展方向，以及文本智能在未来科研、教育和商业生态中扮演的核心角色。本书旨在为技术研究人员、产品开发者以及关注未来信息技术变革的商业决策者，提供一个清晰、深入的技术路线图。

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这本书，我拿到手上的时候，就被它沉甸甸的质感和封面设计所吸引。那是一种混合了科技感与生命力的视觉冲击，深邃的蓝色背景上，错落有致地勾勒出DNA双螺旋的抽象图案，仿佛预示着一场关于生命奥秘的探索即将展开。我怀揣着极大的期待翻开了第一页，想一探究竟，这个被称作“Biotech Industry”的书，到底会带我领略怎样一番波澜壮阔的景象。起初，我以为它会是一本充斥着枯燥术语和复杂图表的教科书，但很快，我的认知就被颠覆了。作者并没有让我陷入晦涩难懂的理论泥沼，而是用一种充满叙事性的笔触，徐徐展开了一个关于人类如何通过科技改造生命，并从中创造巨大价值的宏大画卷。 我清晰地记得，其中有段关于基因编辑技术发展历程的描写，它不仅仅是罗列了CRISPR-Cas9等关键技术名词，更是将这段历史置于更广阔的社会和伦理背景之下。作者细致地描绘了科学家们在实验室里无数次的尝试与失败，那种对未知领域的执着探索精神，以及随之而来的巨大突破，都通过生动的文字跃然纸上。我仿佛能感受到那些微小的细胞在显微镜下被精准地改变，每一项创新都凝聚着无数人的心血和智慧。更让我着迷的是，书中并没有停留在技术本身，而是深入探讨了这些技术对人类健康、农业生产乃至环境保护所带来的深远影响。它让我思考，当我们可以“编辑”生命时，我们应该如何负责任地使用这份力量？这种将科学前沿与人文关怀相结合的写作方式，让我觉得这本书不仅仅是一份行业报告，更是一次关于生命伦理的深刻对话。

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在探讨生物信息学和大数据在生物科技领域应用的文章时，我深刻体会到现代科技的交叉融合所带来的颠覆性力量。书中对基因组数据的海量分析，以及如何从中提取有价值信息的详细阐述，让我看到了科技的进步是如何加速科学发现的。我不再将生物学视为一个孤立的学科，而是与计算机科学、统计学等紧密结合的复杂体系。 我清晰地记得，有段关于利用人工智能辅助药物研发的描述，它将AI的强大计算能力与生物学的复杂性相结合，极大地缩短了药物研发的周期和成本。这种“强强联合”的模式，让我对未来的科学研究充满了期待。它预示着，那些曾经需要数年甚至数十年才能解决的科学难题，或许在不久的将来，就能通过科技的协同作用迎刃而解。

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在阅读有关农业生物技术的部分时，我被书中描绘的利用科技改造农作物，以应对全球粮食挑战的场景深深吸引。作者没有简单地停留在转基因作物的概念上，而是深入探讨了这项技术如何能够提高作物产量，增强作物抗病虫害能力，甚至改善农产品的营养价值。我看到了科学家们如何通过基因工程，培育出能够在贫瘠土地上生长的作物，如何在极端气候条件下依然能够茁壮成长的粮食。 书中对可持续农业的探讨，让我看到了生物技术在解决环境问题方面的巨大作用。例如，如何利用微生物来修复被污染的土壤，如何开发更环保的农业生产方式，减少化肥和农药的使用。这些内容让我意识到，生物技术不仅仅是为了提高产量，更是为了构建一个更加可持续、更加健康的粮食系统。我开始重新审视农业，它不再是简单的播种和收割，而是与生命科学、环境科学紧密相连的复杂领域。

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当读到书中关于生物技术对环境保护贡献的章节时，我看到了一个充满希望的未来。它描绘了如何利用生物技术来治理污染，如何开发更环保的生产方式，以及如何保护生物多样性。我被那些利用微生物分解石油泄漏，利用植物吸收重金属的案例所打动。 我深切地感受到，生物技术不仅仅是关于改造生命，更是关于修复和保护我们赖以生存的地球。它让我看到了，人类如何能够与自然和谐共处，如何能够利用科技的力量，为子孙后代留下一个更加美好的环境。这本书为我描绘了一幅生动的绿色未来图景。

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总而言之，这本书给我的阅读体验是丰富而深刻的。它以一种引人入胜的方式，向我展示了生物技术这个充满无限可能的领域。从基因编辑到个性化医疗，从农业创新到环境保护，这本书几乎触及了生物技术应用的方方面面。它不仅让我学到了许多前沿的科学知识，更引发了我对生命、健康、伦理和社会发展的深刻思考。我强烈推荐这本书给任何对未来充满好奇，对生命奥秘着迷，或者仅仅是想了解这个正在改变世界的强大力量的读者。它绝对是一次物超所值的阅读体验。

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关于生物技术伦理和社会影响的讨论，更是这本书给我带来的深刻反思。作者并没有回避这项技术可能带来的争议和挑战，而是以一种开放的态度，探讨了基因编辑的潜在风险，以及生物技术在社会公平性方面可能带来的问题。我看到了，在追求科技进步的同时，人类也面临着许多复杂的伦理抉择。 书中对“基因歧视”和“技术鸿沟”等问题的探讨，让我认识到，生物技术的普及和应用，需要全社会的共同努力和智慧。如何确保这项技术能够造福所有人，而不是加剧社会的不平等，这是一个需要我们认真思考和解决的问题。这本书让我明白，科技的发展不仅仅是实验室里的工作，更需要与伦理、法律和社会责任相结合。

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书中对于生物技术产业的经济和社会影响的分析，更是为我揭示了这个行业的巨大价值和潜力。它不仅仅是关于科学的探索，更是关于创新、创业和经济增长的强大引擎。我看到了，无数的公司和初创企业，正致力于将生物技术转化为具有市场竞争力的产品和服务。 我尤其对书中关于风险投资和产业孵化的描述印象深刻。它让我理解了，一个成功的生物技术项目，需要科研、商业和资本的紧密结合。这种多方协同的模式，正是生物技术产业蓬勃发展的关键。这本书让我对这个充满活力和机遇的行业，有了更深入的认识。

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关于生物能源和生物制造的章节，为我打开了一个全新的视角，让我看到了生物技术在能源转型和可持续生产中的巨大潜力。书中对如何利用微生物发酵生产生物燃料，以及如何利用生物技术生产可降解塑料等材料的介绍，都让我眼前一亮。我看到了一个充满活力的领域，它正在尝试用可再生的生物资源，替代传统的化石燃料和不可降解的材料。 我尤其对书中关于生物反应器和发酵过程的描述印象深刻。它让我理解了，那些看似微小的微生物，在经过科学家的巧妙设计和控制下，竟然能够成为生产各种有用物质的“微型工厂”。这种将生物过程转化为工业生产的思路，充满了智慧和创造力。它让我看到了，未来工业生产的另一种可能，一种更加绿色、更加环保的生产方式。

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关于基因测序和个性化医疗的篇章，更是让我惊叹于生物技术如何将个体差异转化为精准的健康管理方案。书中对人类基因组计划的描绘，让我看到了人类探索自身奥秘的决心和毅力。那种将我们生命蓝图一一解读的过程，充满了史诗般的壮丽感。更重要的是，作者将宏大的基因测序技术，巧妙地与普通人的健康联系起来。我明白了，为什么基因检测越来越普及，它如何帮助我们了解家族遗传病风险，如何指导我们的生活方式，甚至如何为我们量身定制最适合的治疗方案。 书中举了许多生动的案例，讲述了通过基因检测，一些患者得以早期发现疾病，或选择更有效的治疗方法，从而极大地提高了生存率和生活质量。这种“一人一方”的精准医疗理念，让我看到了未来医疗的巨大潜力。我开始思考，我们每个人都拥有一本独一无二的“生命说明书”，而生物技术正是帮助我们阅读和理解这本说明书的钥匙。这本书让我对未来的医疗充满了希望，它不仅仅是关于疾病的治疗，更是关于如何通过了解自身，实现更健康、更长寿的生活。

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当我翻阅到有关生物制药的部分时，那种震撼感尤为强烈。它并非简单地列举了几种药物的成分和疗效，而是把我带入了药物研发那条漫长而充满挑战的道路。我看到了科学家们如何在数百万种化合物中寻找潜在的靶点，如何在实验室里进行无数次的体外和体内实验，如何一步步克服成千上万次的失败，最终将一种可能挽救生命的药物推向市场。书中对不同类型药物的介绍，例如抗体药物、基因疗法，都充满了令人惊叹的细节。我学会了理解，为什么一种新药的研发周期如此之长，为什么它的成本会如此之高。作者并没有回避这个行业的残酷性，反而用一种客观但又不失人性的视角，揭示了在这个领域中，创新和风险总是并存的。 我特别印象深刻的一章，详细讲述了疫苗研发的整个过程。从最初的病毒分离，到抗原的设计，再到临床试验的严谨步骤，每一步都充满了科学的严谨和对生命健康的敬畏。我看到了科学家们如何在疫情爆发时，争分夺秒地工作，如何将前沿的生物技术应用于紧急情况。这本书让我深刻地理解了，为什么生物制药行业是如此重要，它不仅仅是商业的运作，更是人类对抗疾病、延长寿命的重要防线。读完这部分，我对于那些默默奉献在实验室里的科研人员，多了一份由衷的敬佩。它让我明白，我们所享受的健康和生命，背后凝聚了多少不为人知的努力和付出。

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Biotech beyond pharmacuticals，看着1998年的疾病谱和gene therapy的适应症还是比较感慨的

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