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页数:188

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出版时间:2010-4

价格:32.00元

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isbn号码:9787802553712

丛书系列:

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的前沿应用与实践的专业技术书籍的详细简介。 --- 书籍名称：《神经网络驱动的语义鸿沟：从Transformer到下一代语言模型的高级架构与优化》 深度聚焦：超越表层结构，直击语言理解的本质 在信息爆炸的时代，机器理解人类语言的能力已成为衡量人工智能成熟度的核心标尺。本书并非停留在基础的机器学习或统计语言模型的层面，而是全面、深入地剖析了当前最尖端、最具颠覆性的深度学习技术如何重塑自然语言处理的版图。 它是一本面向资深工程师、研究人员以及希望在NLP前沿领域深耕的学生的实战指南与理论宝库。 全书结构设计严谨，从底层基础原理出发，层层递进至复杂的模型结构、训练优化策略以及最新的应用部署挑战，旨在构建读者对现代NLP系统的完整认知框架。 --- 第一部分：现代NLP的基石——深度模型重塑 本部分首先回顾了深度学习在NLP领域发展的关键转折点，重点解析了序列到序列（Seq2Seq）模型的局限性，并为读者奠定理解Transformer架构的必要数学和概率基础。 核心章节内容涵盖： 1. 循环网络的衰落与注意力机制的崛起： 详细解析了RNN/LSTM在处理长距离依赖时的梯度问题，并深入探究了“自注意力”（Self-Attention）机制的数学推导，包括Scaled Dot-Product Attention的精确计算过程与效率考量。 2. Transformer架构的完全解构： 逐层解析了Encoder和Decoder模块的内部构成，包括位置编码（Positional Encoding）的引入动机与不同类型（如绝对、相对、旋转）的对比分析。特别探讨了Masked Multi-Head Attention在生成任务中的关键作用。 3. 预训练范式的革命： 深入探讨了BERT、GPT系列等主流预训练模型的任务设计哲学。我们不仅分析了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的有效性，还对比了因果语言模型（CLM）在生成能力上的优势与局限。 --- 第二部分：高级架构的精调与效率优化 理解了基础架构后，本书将重心转移到如何在大规模数据集和资源受限环境中高效地训练和部署这些庞大的模型。效率与性能的平衡是本部分的核心议题。 核心章节内容涵盖： 1. 模型微调（Fine-tuning）的艺术与科学： 详细介绍了面向下游任务（如问答、文本分类、命名实体识别）的微调策略。重点讲解了参数高效微调（PEFT）技术，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning和Prompt-Tuning的原理、实现细节及其在减少计算资源消耗方面的实际效果。 2. 稀疏化与量化技术： 探讨了模型压缩的三大支柱——剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和量化（Quantization）。书中提供了将浮点模型转换为INT8甚至更低精度模型的实战案例，并分析了不同量化方法（如Post-Training Quantization, QAT）对模型精度和推理速度的权衡。 3. 高效并行训练策略： 针对万亿级参数模型，详细介绍了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的实现机制。探讨了诸如DeepSpeed和Megatron-LM等框架中混合并行策略的调度与优化。 --- 第三部分：前沿模型与新兴应用场景 本部分将目光投向NLP研究的最前沿，探讨了多模态融合、长上下文处理以及模型可解释性等亟待解决的挑战。 核心章节内容涵盖： 1. 长上下文窗口的突破： 深入研究了如何克服标准Transformer中二次方的计算复杂度，以支持处理数万甚至数十万Token的上下文。讨论了如Reformer、Performer等基于核函数或局部敏感哈希（LSH）的线性化注意力机制，以及RetNet等新型循环/并行混合架构的潜力。 2. 多模态NLP的融合之道： 聚焦于文本与图像/视频数据的联合表示学习。详细分析了CLIP、VL-BERT等模型如何通过对比学习构建跨模态对齐空间，并讨论了视觉问答（VQA）和图像描述生成（Image Captioning）的最新进展。 3. 可信赖的AI：模型可解释性（XAI）与对齐： 强调了大型语言模型（LLMs）在实际应用中的风险。探讨了激活最大化、梯度加权类激活图（Grad-CAM）等技术在NLP中的应用，以及人类反馈强化学习（RLHF）的流程，确保模型输出的安全性和遵循人类价值观。 4. 指令遵循与Agentic Workflow： 深入研究如何通过精巧的提示工程（Prompt Engineering）和Chain-of-Thought (CoT) 思维链，引导模型执行复杂的多步骤推理任务。本书提供了一系列高级CoT模板和工具调用（Tool Use）的实践方案，构建自主决策的AI Agent。 --- 本书特色与读者收益 理论深度与工程实践的完美结合： 每章的理论讲解后，均附带有基于PyTorch或TensorFlow的高质量代码示例（非伪代码），确保读者能直接复现关键算法。 面向未来的视野： 书中不仅覆盖了已成熟的技术（如BERT微调），更对近期发表于NeurIPS、ICML、ACL的SOTA模型进行了详尽的分析和解读。 批判性思维的培养： 强调对模型局限性的认识，如幻觉问题（Hallucination）、数据偏差和鲁棒性挑战，引导读者构建更健壮的系统。 适合人群： 具有一定Python和深度学习基础，渴望从“模型使用者”升级为“模型架构设计者”的研究生、资深软件工程师以及致力于AI产品落地的技术领导者。阅读本书，您将掌握驱动下一代智能系统的核心技术栈。

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