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出版者:北京大学

作者:潘志红

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2008-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787301132593

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• NET
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• 课程设计
• 程序设计
• 教学
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• 编程
• 开发
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• 指南

好的，以下是为您构思的一份图书简介，内容旨在描述一本与《Visual Basic.NET课程设计指导》无关的、侧重于其他主题的图书，并力求详实、自然： --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 探索Transformer架构、预训练模型与复杂任务优化 作者： 张宏宇 教授，李明 博士 出版社： 科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5675-XXXX-X 定价： 198.00 元 --- 内容简介 在人工智能飞速发展的今天，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）已成为信息技术领域最活跃、最具挑战性的分支之一。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 并非一本关于编程语言或软件工程实践的指导手册，而是一部深入剖析当前NLP领域核心技术和最新研究成果的专业著作。它专注于算法理论、模型构建、大规模数据处理以及在实际复杂场景下的性能优化，旨在为研究生、资深工程师及研究人员提供一套系统且前沿的知识框架。 本书的结构设计遵循了从基础理论到尖端技术的递进路线，力求全面覆盖当前NLP领域的主流范式。 第一部分：基础重构与核心架构（第1章至第4章） 本部分首先回顾了深度学习在NLP中应用的基石。我们不再停留在传统的词嵌入（Word Embedding）技术，而是将重点放在上下文相关的向量表示上，例如ELMo和BERT等模型的基础结构。 第1章：从RNN到注意力机制的演进： 详细阐述了循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理序列数据时的内在局限性，并引入了“注意力机制”（Attention Mechanism）这一革命性概念，解析其如何有效捕获长距离依赖关系，为后续的Transformer架构奠定理论基础。 第2章：Transformer架构的深度解析： 这是全书的核心技术基石之一。本章将Transformer模型分解为自注意力层、前馈网络以及位置编码等关键组成部分。我们不仅展示了其结构图示，更深入探讨了多头注意力（Multi-Head Attention） 的数学原理，以及如何通过残差连接和层归一化（Layer Normalization）来确保深层网络的有效训练。 第3章：预训练范式的变革： 重点讨论了大规模无监督预训练（Pre-training）如何改变了NLP的研究范式。分析了掩码语言模型（MLM） 和下一句预测（NSP） 等任务的设计哲学，并对比了不同预训练目标对下游任务性能的影响。 第4章：高效能计算与模型并行化： 鉴于现代NLP模型规模日益增大，本章转向工程实践层面，但聚焦于模型优化而非代码编写。讨论了如梯度累积、混合精度训练（Mixed Precision Training）以及数据并行与模型并行策略，确保读者理解如何在有限的计算资源内训练超大型模型。 第二部分：前沿模型与精调策略（第5章至第8章） 在掌握了基础架构后，本书将视角转向近年来主导各大竞赛和工业应用的高级模型，并详细阐述了如何针对特定任务进行高效的精细化调整（Fine-tuning）。 第5章：BERT及其衍生模型的横向比较： 对比分析了BERT、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等主流BERT类模型的结构差异、训练策略和性能权衡。着重探讨了知识蒸馏（Knowledge Distillation） 技术在减小模型尺寸方面的应用，以实现更快的推理速度。 第6章：生成模型的突破：GPT系列与受限解码： 深入研究了以GPT为代表的自回归生成模型。本书详细解释了温度采样（Temperature Sampling）、Top-K/Top-P (Nucleus) 采样 等解码策略，以及它们如何影响生成文本的流畅性、多样性和忠实度。同时，探讨了如何通过控制标记（Control Tokens） 来引导文本生成方向。 第7章：任务导向的精调与迁移学习： 本章强调“少样本学习”（Few-Shot Learning）和“提示工程”（Prompt Engineering）的重要性。我们提供了大量案例研究，展示了如何通过设计巧妙的提示模板，使预训练模型无需大量标注数据即可在文本分类、问答和摘要等任务上取得优异表现。 第8章：面向特定领域的适应性微调（Domain Adaptation）： 讨论了如何处理领域漂移（Domain Shift）问题。内容涵盖了在医疗、法律或金融等专业领域语料上进行持续预训练（Continual Pre-training） 的方法，以及如何利用无监督或半监督技术来提升模型在目标领域内的性能。 第三部分：复杂任务的集成与评估（第9章至第12章） 最后一部分将理论与应用相结合，聚焦于NLP领域中难度最高的几类任务，并强调了评估体系的科学性。 第9章：面向知识密集型任务的检索增强（Retrieval-Augmented Generation, RAG）： 详细介绍了RAG框架，即结合了信息检索与生成模型的混合架构。本章的核心在于如何构建高效的知识库索引（如使用Faiss），以及如何设计有效的检索器（Retriever）和生成器（Generator）之间的交互机制，以克服大型语言模型内部知识的局限性。 第10章：多模态NLP的融合挑战： 随着视觉与语言的结合日益紧密，本章探讨了如何将文本嵌入与其他模态（如图像或语音）的特征进行有效融合。讨论了跨模态对齐的技术，例如CLIP模型的原理及其在视觉问答（VQA）中的应用。 第11章：可信赖AI：偏差检测与模型可解释性（XAI）： 强调了部署NLP模型时必须解决的伦理和社会责任问题。本章系统介绍了识别和量化模型中性别、种族等偏见的指标，并详细阐述了如LIME、SHAP值 等工具如何用于解释Transformer决策过程，提升模型透明度。 第12章：前沿基准测试与未来趋势： 总结了当前主流的综合性评估基准（如SuperGLUE, HELM），并展望了下一代NLP模型的发展方向，包括更高效的稀疏激活模型、长期记忆机制以及对复杂推理能力的提升。 本书配备了丰富的数学推导、清晰的算法伪代码（基于Python/PyTorch框架）以及大量真实世界数据集的实验结果对比。它不是一本面向初学者的入门教程，而是为致力于站在人工智能技术前沿，深入理解并创新下一代自然语言处理系统的专业人士量身打造的深度参考资料。 ---

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