Genetic Programming Theory and Practice VI pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Riolo, Rick (EDT)/ Soule, Terence (EDT)/ Worzel, Bill (EDT)

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9780387876221

丛书系列:

图书标签:

• Genetic Programming
• Evolutionary Computation
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Algorithms
• Optimization
• Computer Science
• Programming
• Theory
• Practice

好的，这是一份关于一本与您提到的图书《Genetic Programming Theory and Practice VI》主题不相关的图书的详细简介。我们将聚焦于一本关于高级自然语言处理（NLP）与生成式模型的深度技术书籍。 --- 书籍名称：《Transformer架构深度解析与前沿应用：从基础原理到大型语言模型构建》 导言：迈向智能机器的思维前沿 在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）已不再是简单的文本匹配或规则驱动的系统。当前，以Transformer为核心的深度学习架构，彻底革新了我们理解、生成和交互语言的方式。本书旨在为资深的机器学习工程师、研究人员以及对构建下一代智能系统抱有热忱的开发者，提供一份详尽、深入且高度实用的技术指南。它超越了基础的入门介绍，直指当前最尖端、最具挑战性的Transformer技术栈的核心。 本书的结构设计紧密围绕从理论基石到复杂模型实现的完整路径，确保读者不仅能理解“它如何工作”，更能掌握“如何利用它解决前沿问题”。我们聚焦于如何驾驭海量数据、优化计算资源，并最终构建出能够展现类人智能的生成式模型。 第一部分：Transformer的理论基石与架构精炼 (Foundation and Refinement) 本部分将对Transformer模型进行一次彻底的“逆向工程”分析。我们不会仅仅停留在Attention Is All You Need的概述层面，而是深入剖析其每一个关键组件的数学原理和工程实现细节。 第一章：自注意力机制的深层构造 (The Deep Architecture of Self-Attention) 多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化与信息融合： 详细探讨Q、K、V矩阵的线性投影如何实现对输入序列不同表示子空间的捕获。重点分析注意力头之间的信息冗余与互补性，以及如何通过空间维度（Head Dimension）的权衡来影响模型容量。 位置编码的演变： 对比绝对位置编码（Absolute Positional Encoding）与旋转式位置嵌入（Rotary Position Embeddings, RoPE）的优劣。深入分析RoPE如何通过旋转矩阵的特性，自然地引入相对位置信息，并讨论其在长序列建模中的关键优势。 掩码机制（Masking Strategies）的精妙： 深入解析因果掩码（Causal Masking）在自回归模型中的作用，以及在Seq2Seq任务中双向注意力与单向注意力的精确切换策略。 第二章：层归一化与残差连接的稳定器艺术 (Stabilizing the Deep Stack) 残差连接（Residual Connections）的梯度流分析： 从优化理论角度审视残差连接如何缓解深层网络中的梯度消失问题。分析跳跃连接在信息路径上的“最短路径”效应。 LayerNorm与Post-LN/Pre-LN的权衡： 详细对比Pre-Normalization（预规范化）和Post-Normalization（后规范化）结构对训练动态和收敛速度的影响。探讨最新的RMSNorm（Root Mean Square Normalization）如何通过简化计算，同时保持训练稳定性。 前馈网络（Feed-Forward Networks）的激活函数选择： 比较ReLU、GeLU、SiLU等激活函数在Transformer堆叠中的表现，特别是GeLU在引入随机正则化效果方面的理论解释。 第二部分：大规模预训练的工程实践与优化 (Large-Scale Pre-training Engineering) 本部分聚焦于将理论模型转化为实际可用的巨型模型所面临的工程挑战，特别是数据处理、分布式训练和内存优化技术。 第三章：数据管道与Tokenization的艺术 (Data Pipeline and Tokenization Mastery) 字节对编码（BPE）的深层优化： 深入解析BPE、WordPiece和SentencePiece算法，特别是如何处理罕见词和多语言语料库中的字符边界问题。讨论字典大小对模型性能和推理速度的权衡。 语料库的质量控制与去重策略： 介绍用于过滤有毒内容、识别重复文档块（如基于MinHash或SimHash）的技术。强调数据多样性与模型泛化能力之间的非线性关系。 高效数据加载框架： 探讨如何使用异步I/O和内存映射文件（Memory-Mapping）技术，确保GPU在等待CPU准备下一批数据时保持100%的利用率。 第四章：分布式训练的范式转换 (Paradigms in Distributed Training) 数据并行与模型并行的高级应用： 详述DDP（Distributed Data Parallel）的同步开销分析。重点介绍张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）如何协作，以训练数千亿参数的模型。 ZeRO优化器的实践： 深入解析Microsoft DeepSpeed的ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）系列优化器（Stage 1, 2, 3），特别是Stage 3如何通过优化器状态、梯度和模型参数的分片，使单个节点能够容纳远超其显存容量的模型。 混合精度训练的深入控制： 探讨FP16、BF16和TF32的精度差异，以及如何在不同硬件平台上实现自动混合精度（AMP）的最佳配置，确保梯度稳定性和计算速度的平衡。 第三部分：生成模型与指令调优的前沿技术 (Generative Modeling and Instruction Tuning Frontiers) 本部分转向Transformer在生成任务中的核心应用，特别关注如何将基础语言模型转化为能遵循复杂人类指令的助手。 第五章：解码策略与生成质量控制 (Decoding Strategies and Quality Control) 超越贪婪搜索： 详细对比Top-K采样、核采样（Top-P/Nucleus Sampling）的概率分布影响，以及它们如何影响生成文本的创造性与连贯性。 束搜索（Beam Search）的局限性与改进： 分析标准束搜索在开放式生成中容易陷入局部最优的问题，并介绍如Diverse Beam Search等方法的应用场景。 评估指标的局限性与新方向： 批判性地评估BLEU、ROUGE等传统指标，并探讨如何利用模型自身（如GPT-4等）进行评估，或采用更关注事实准确性的指标。 第六章：指令微调与对齐的艺术 (The Art of Instruction Tuning and Alignment) SFT（Supervised Fine-Tuning）的精细化： 介绍如何构建高质量的指令数据集，并讨论在全参数微调与高效参数微调（PEFT，如LoRA）之间的选择。 人类反馈强化学习（RLHF）的工程实现： 详细拆解RLHF的三个核心阶段：奖励模型（RM）的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）在语言模型上的应用，以及如何处理梯度裁剪和稳定性问题。 直接偏好优化（DPO）的替代方案： 介绍DPO如何简化RLHF流程，通过直接优化策略以匹配偏好数据，避免了显式训练奖励模型的复杂性，及其在实际部署中的优势。 结论：面向未来的架构探索 本书最后展望了Transformer架构的未来趋势，包括状态空间模型（SSM，如Mamba）对Attention机制的挑战与机遇，以及如何将Transformer与具身智能（Embodied AI）相结合，使其不仅能理解文本，更能有效地规划和执行物理世界任务。 通过对以上六个层面的深入剖析与实践指导，本书力求成为读者在掌握当前最先进AI技术，并推动其向前发展的过程中，不可或缺的深度技术参考手册。

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