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出版者:

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出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2008-4

价格:28.00元

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isbn号码:9787544603478

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）中的前沿应用与实践的图书简介。 --- 图书名称：《智识涌现：基于Transformer架构的现代自然语言理解与生成》 内容提要 在人工智能飞速发展的今天，自然语言处理（NLP）已不再是简单的词汇匹配与规则驱动，而是迈入了由深度学习，特别是Transformer 架构主导的全新范式。本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的指南，系统梳理和剖析当前NLP领域最核心、最前沿的技术栈、模型结构及其在复杂任务中的落地应用。 本书不涉及任何关于传统阅读技巧、文本细读方法论或基础语文教育的内容。我们的焦点完全聚焦于机器如何“理解”和“生成”人类语言的底层机制与工程实现。 第一部分：基础重塑与架构基石 本部分将快速回顾深度学习在序列建模中的演变，重点奠定理解Transformer的知识基础，并深入剖析其核心组件。 第一章：从RNN到Attention的跨越 回顾循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）在序列建模中的局限性，特别是梯度消失与并行化难题。 自注意力机制（Self-Attention）的数学原理与直觉解析：详细阐述Query、Key、Value矩阵的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型捕获不同维度语义信息的能力。 位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式：分析绝对位置编码、旋转位置编码（RoPE）等如何为无序的Attention机制引入时序信息。 第二章：Transformer架构的全面解构 编码器（Encoder）堆栈的精细剖析：探讨如何通过残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）来保障深层网络的训练稳定性。 解码器（Decoder）的结构与因果掩码（Causal Masking）：解释自回归生成任务中，解码器如何确保预测当前词元时仅依赖于已生成的前序词元。 “T”时代的设计哲学：总结Transformer相比传统RNN/CNN架构在计算效率（并行性）和长距离依赖捕获上的革命性优势。 第二部分：预训练的黄金时代——大规模语言模型（LLMs）的崛起 本部分将深入探讨当前驱动NLP进步的核心范式——大规模预训练，并详细解析主流的预训练模型族谱。 第三章：掩码语言模型（MLM）与双向理解 BERT及其变体：详细解析BERT的“[MASK]”策略、Next Sentence Prediction（NSP）任务的设计意图及其局限性。 RoBERTa、ALBERT、ELECTRA：对比分析这些改进型模型在预训练目标、参数共享、负样本采样等方面的创新，如何实现更高效或更鲁棒的语言表示学习。 第四章：自回归与混合模型的精妙平衡 GPT系列模型：从单向生成到涌现能力：深入探究GPT模型如何通过大规模数据和模型规模扩展，逐步展现出上下文学习（In-Context Learning）和零样本/少样本推理能力。 T5与Seq2Seq统一框架：讲解如何将所有NLP任务（分类、问答、摘要等）统一转化为“Text-to-Text”的框架，及其在迁移学习中的巨大潜力。 混合专家模型（MoE）的原理：介绍如何利用稀疏激活机制来训练具有数万亿参数但计算成本可控的超大规模模型，为未来模型扩展指明方向。 第三部分：微调、指令对齐与安全部署 理解了基础模型后，本部分聚焦于如何将这些基础模型转化为可应用于特定业务场景的、安全且高效的工具。 第五章：高效微调策略（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT） LoRA（Low-Rank Adaptation）的机制：详细推导LoRA如何通过注入低秩矩阵来大幅减少需要训练的参数量，并讨论其在内存和存储上的优势。 Prefix Tuning与Prompt Tuning：探索通过优化连续的虚拟词元向量，而非调整模型权重本身，来实现任务适应性的技术。 QLoRA与量化训练：讨论如何结合4位/8位量化技术，使得在消费级硬件上进行大规模LLM的微调成为可能。 第六章：人类偏好对齐（Alignment）与安全性 指令微调（Instruction Tuning）：解析为何简单的指令格式能显著提升模型的泛化能力和遵循用户意图的准确性。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）深度解析： 奖励模型（Reward Model）的构建与训练：如何通过人类对模型输出的偏好数据来训练一个评估模型的好坏的指标。 PPO（Proximal Policy Optimization）在语言模型中的应用：详细描述如何利用PPO算法，以奖励模型作为反馈信号，迭代优化生成模型的策略。 对抗性攻击与防御：探讨越狱（Jailbreaking）攻击的常见类型（如角色扮演、前缀注入），以及如何通过红队测试和数据过滤来增强模型的鲁棒性和安全性。 第四部分：高级应用与未来展望 本部分着眼于当前最热门的几个应用领域，并展望NLP技术的未来走向。 第七章：知识密集型任务与检索增强生成（RAG） 向量数据库与嵌入模型：介绍如何高效地将非结构化知识转化为可检索的向量表示。 RAG的完整流程：从用户查询到文档检索、上下文注入（Context Augmentation），再到最终的生成，实现对事实性幻觉（Hallucination）的有效控制。 高级RAG技术：如HyDE（Hypothetical Document Embeddings）、重排序（Re-ranking）策略在提升检索精度中的作用。 第八章：多模态融合与具身智能的边界 视觉语言模型（VLMs）的桥接：分析CLIP、BLIP等模型如何通过共享嵌入空间实现图像与文本的联合理解。 代码生成与推理：探讨大型模型在理解、修正和生成程序代码方面的最新进展，如Code Llama和GitHub Copilot背后的技术逻辑。 开放式讨论：迈向通用人工智能（AGI）的挑战：讨论当前模型在逻辑推理、长期记忆保持以及可解释性方面的瓶颈，并展望神经符号结合等可能的下一代研究方向。 目标读者 本书面向具有扎实的Python基础和基本深度学习理论知识（熟悉PyTorch/TensorFlow）的数据科学家、机器学习工程师、NLP研究人员，以及希望深入了解现代语言模型工作原理的技术爱好者。 ---

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