At-Risk Students & Their Families pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Learning Pubns

作者:Carolyn Lavely

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-06

价格:USD 15.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781556911033

丛书系列:

图书标签:

• At-Risk Students
• Family Support
• Educational Equity
• Student Success
• Social-Emotional Learning
• Poverty & Education
• Parent Involvement
• School Counseling
• Child Development
• Resilience

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）前沿应用的图书简介，完全不涉及您提到的“At-Risk Students & Their Families”这一主题。 --- 图书简介：下一代自然语言理解：从Transformer到大型语言模型（LLMs）的深度探索 聚焦前沿：跨越范式、重塑交互 在信息爆炸的数字时代，人机交互的瓶颈正日益凸显。如何让机器真正“理解”人类语言的细微差别、上下文关联和潜在意图，已成为人工智能领域最核心的挑战。本书《下一代自然语言理解：从Transformer到大型语言模型（LLMs）的深度探索》旨在为读者提供一个全面、深入且面向实践的技术路线图，解析自2017年以来，以Transformer架构为核心驱动力，如何彻底颠覆了自然语言处理（NLP）的研究范式，并催生出ChatGPT、GPT-4等具有通用智能潜力的超大规模语言模型。 本书不局限于理论的罗列，而是深入剖析了驱动当前AI热潮的底层机制、关键算法创新以及实际部署中的工程挑战。我们的目标是，让具备一定机器学习基础的读者，不仅能使用这些前沿模型，更能理解其“为何”有效、“如何”构建，并具备评估与优化这些复杂系统的能力。 第一部分：基础重塑——Transformer架构的革命性突破 本部分将打下坚实的基础，解释现代NLP范式转变的关键支点。 第1章：从循环到注意力：序列建模的范式迁移 我们将回顾传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理长距离依赖性时遭遇的局限。随后，重点剖析Google在2017年提出的“Attention Is All You Need”论文，详细拆解Transformer架构的核心组件——多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。我们将通过数学推导和代码示例（基于PyTorch/TensorFlow），阐明自注意力如何并行化计算，实现对输入序列中任意两点间的直接依赖捕获，从而彻底解决了梯度消失和信息瓶颈问题。 第2章：编码器-解码器结构与预训练范式 本章深入探讨了基于Transformer的Encoder-Decoder模型在机器翻译、摘要生成中的应用。随后，我们将转向单向与双向预训练的演进历程。详细解析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，实现了上下文无关表示到上下文敏感表示的质变。同时，对比分析了GPT系列在自回归生成任务中的优势，为后续的生成模型打下基础。 第3章：位置编码的艺术与效率优化 Transformer虽然强大，但天然缺乏对序列顺序的感知。本章将详细对比不同位置编码策略的优劣，包括绝对位置编码、正弦/余弦编码，以及在超长序列处理中至关重要的相对位置编码（如RoPE, Rotary Position Embedding）。此外，我们将探讨如何通过稀疏注意力机制（如Reformer, Longformer）来降低计算复杂度，使模型能够处理更长的上下文窗口。 第二部分：大型语言模型（LLMs）的崛起与规模化工程 本部分将视角聚焦于如何将基础架构扩展到万亿参数级别，以及随之而来的全新挑战和机遇。 第4章：Scaling Laws与数据策略 LLMs的性能增长与模型规模、数据集大小及计算资源之间存在着可预测的规律——Scaling Laws。本章将分析这些定律如何指导模型设计和资源分配。更重要的是，我们将讨论数据质量与多样性的重要性，剖析指令遵循数据集（Instruction Tuning Datasets）的构建原则，以及如何通过精心策划的混合数据集来提升模型的通用性和鲁棒性。 第5章：指令微调与人类反馈强化学习（RLHF） 预训练模型虽然知识渊博，但往往难以遵循人类的复杂指令。本章将深度剖析指令微调（Instruction Tuning）的技术细节，解释为何它能显著提升模型的零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习能力。核心内容将围绕RLHF展开：如何训练奖励模型（Reward Model）来量化人类偏好，以及如何应用近端策略优化（PPO）或其他Actor-Critic方法，使语言模型与人类价值观和指令意图保持一致。 第6章：高效推理与部署：从GPU到边缘计算 训练一个LLM需要巨大的算力，但高效的推理部署才是商业落地的关键。本章将探讨一系列降低LLM部署成本和延迟的技术：模型量化（Quantization），包括Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization-Aware Training (QAT)；模型蒸馏（Distillation），以训练更小、更快的“学生模型”；以及KV Cache 优化和批处理技术在并行推理中的应用。 第三部分：高级应用与前沿探索 本部分将拓展读者的视野，探讨LLMs在复杂任务中的应用，并展望未来的研究方向。 第7章：工具调用与检索增强生成（RAG） 纯粹的生成模型存在“幻觉”（Hallucination）问题。本章将介绍两种解决之道：一是工具调用（Tool Calling/Function Calling），教会模型如何利用外部API或代码解释器来执行计算或获取实时信息；二是检索增强生成（RAG），重点讲解向量数据库的原理、嵌入模型的选择，以及如何构建高效的检索流程，确保模型生成的内容基于可验证的外部知识源。 第8章：多模态融合：语言与视觉的桥接 现代AI系统正朝着多模态发展。本章将解析如何将Transformer架构扩展至处理图像和文本。我们将深入探讨如CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）和Vision Transformer (ViT) 的基本原理，以及如何将文本编码器与视觉编码器对齐，实现跨模态的理解与生成（如图像字幕生成、视觉问答）。 第9章：可解释性、安全与局限性 随着LLMs的普及，理解其决策过程和潜在风险变得至关重要。本章将讨论可解释性（XAI）技术在大型模型中的应用，例如注意力权重可视化和梯度分析。同时，本书将严肃探讨模型的安全边界，包括偏见放大、恶意内容生成（Adversarial Attacks），并提供减轻这些风险的对齐和防护策略。最后，总结当前LLMs在推理、常识把握等方面仍存在的根本性局限。 --- 本书特色： 实践导向： 结合当前主流框架（如Hugging Face Transformers库）的代码片段和实战项目，确保理论与工程实践的无缝衔接。 深入原理： 不止步于“如何调用API”，而是追溯到注意力机制的数学根源和模型优化的工程细节。 全面覆盖： 涵盖了从基础Transformer到RLHF、RAG等最新的前沿技术栈。 适用读者： 本书面向计算机科学、人工智能、数据科学领域的工程师、研究人员、高级本科生及研究生。要求读者具备Python编程基础，并对深度学习的基本概念（如神经网络、反向传播）有所了解。

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