清香型白酒酿造技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:轻工

作者:王元太

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2009-4

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787501968367

丛书系列:

图书标签:

• 酿酒技术
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好的，以下是为您的图书《清香型白酒酿造技术》撰写的一份不包含其内容的详细图书简介： --- 图书名称： 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 作者： 李明 著 出版社： 科技创新出版社 图书简介： 一、本书定位与核心价值 在人工智能浪潮席卷全球的今天，自然语言处理（NLP）已成为衡量一个国家和企业技术实力的重要指标之一。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》并非停留在基础理论的罗列，而是致力于构建一座连接学术研究与工业实践的坚实桥梁。它面向那些已经掌握了机器学习或深度学习基础知识，渴望深入探索NLP前沿技术栈的工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生。 本书的核心价值在于系统性地梳理并深入剖析了当前NLP领域最热门、最具影响力的深度学习模型结构及其在复杂任务中的创新应用。我们摒弃了对过时模型的冗长介绍，聚焦于自2018年以来，Transformer架构及其衍生模型如何彻底改变了信息处理范式，并详尽阐述了如何将这些理论武器转化为解决实际问题的有效工具。 二、内容结构与技术深度解析 全书共分为六大部分，层层递进，确保读者能够从宏观视角理解NLP技术演进，再到微观层面掌握具体模型的实现细节和优化策略。 第一部分：深度预训练模型的崛起与结构解析 本部分首先回顾了词嵌入技术的局限性，随后将笔墨集中于自注意力机制（Self-Attention）的革命性意义。我们详细拆解了原始Transformer模型的Encoder-Decoder结构，并重点剖析了BERT、RoBERTa等仅编码器（Encoder-Only）模型的预训练目标（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）及其在下游任务中的微调策略（Fine-tuning）。书中特别加入了对参数高效微调（PEFT）技术的介绍，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prompt Tuning，探讨如何在有限的计算资源下实现对超大模型的有效适配。 第二部分：生成模型的范式转变——从序列到链式思考 本部分聚焦于以GPT系列为代表的仅解码器（Decoder-Only）模型及其在文本生成任务中的统治地位。我们不仅分析了自回归生成（Autoregressive Generation）的原理，还深入探讨了采样策略（如Top-k、Nucleus Sampling）对生成文本质量的影响。更重要的是，本书引入了近年来提升模型推理和规划能力的关键技术——思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程，并提供了多步骤推理、复杂问答和代码生成任务的实战案例。 第三部分：多模态融合与跨语言理解的挑战 现代NLP不再局限于纯文本。第三部分探讨了如何将视觉信息与文本信息有效融合。我们详细解析了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的工作原理，展示了如何利用对比学习实现跨模态对齐。在跨语言领域，本书深入研究了如XLM-R等多语言预训练模型的构建逻辑，并针对低资源语言（Low-Resource Languages）提出了迁移学习和数据增强的实战方案。 第四部分：高效推理与模型压缩技术 大型语言模型（LLM）的部署是工业界面临的巨大挑战。本部分专注于模型优化，是本书最具工程价值的部分之一。内容涵盖： 1. 量化技术： 从基础的8位量化到更先进的4位、2位量化（如QLoRA）对模型精度的影响与权衡。 2. 模型剪枝与蒸馏： 介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何用小型“学生模型”模拟大型“教师模型”的行为，实现速度与性能的平衡。 3. 并行化策略： 讨论张量并行、流水线并行和数据并行在超大规模模型训练和推理中的应用。 第五部分：基于检索增强生成（RAG）的知识增强 为了解决LLM的“幻觉”问题和知识时效性限制，RAG架构成为当前企业级应用的首选方案。本书详细阐述了RAG系统的完整流程：从向量数据库（Vector Databases）的选择与设计，到嵌入模型（Embedding Models）的性能评估，再到检索结果（Context）与生成模型的有效结合。书中提供了使用LangChain或LlamaIndex构建端到端RAG系统的代码示例，重点分析了如何优化Chunking策略和重排序（Re-ranking）机制以提高答案的准确性和相关性。 第六部分：安全性、可解释性与前沿伦理考量 作为前沿技术，安全性与伦理问题不容忽视。本书探讨了如何识别和防御对抗性攻击（Adversarial Attacks），例如文本扰动和提示注入（Prompt Injection）。同时，我们引入了归因方法（如Integrated Gradients, LIME）来尝试解释复杂Transformer模型的决策过程，并讨论了在模型部署中应如何处理数据偏见和确保生成内容的公平性。 三、读者预期收获 阅读本书后，读者将不仅掌握了Transformer、BERT、GPT等核心模型的内在机制，更重要的是，能够熟练运用PEFT、RAG、CoT等先进技术栈，将复杂的NLP问题转化为可实施的工程项目。本书旨在培养读者批判性地评估新技术、并根据特定业务需求设计和优化定制化AI解决方案的能力。 ---

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