制定全球标准 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:S.P.塞西

出品人:

页数:305

译者:杜宁

出版时间:2010-4

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787301162996

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

《制定全球标准:跨国企业行为准则创建指南》内容简介：作为全球化与经济增长首要驱动力，跨国企业应制定其商业行为准则。通过这一方式，他们承诺要在其业务所在国成为良好的企业公民。这些行为准则涉及了跨国企业海外分支所面临的普遍问题，如劳工待遇、环境保护以及与当地政府的往来问题。

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿探索的图书简介，内容不涉及《制定全球标准》的主题： --- 书名：《智语的边界：深度学习驱动的下一代自然语言理解与生成》简介在人工智能飞速发展的今天，自然语言处理（NLP）已不再是简单的文本匹配或规则驱动，而是迈入了以深度学习模型为核心驱动力的全新时代。本书《智语的边界：深度学习驱动的下一代自然语言理解与生成》旨在为读者系统、深入地剖析当前NLP领域最前沿的技术架构、核心算法原理以及在实际应用中的挑战与机遇。我们聚焦于 Transformer 架构的演进、大规模语言模型（LLMs）的内在机制、多模态信息的融合处理，以及如何在资源受限的环境下实现高效、可控的语言智能。本书的读者群涵盖了资深的研究人员、希望深化理论理解的数据科学家、以及寻求将尖端NLP技术应用于产业实践的工程师们。我们期望，通过对这些复杂技术栈的梳理与拆解，能够帮助读者不仅理解“模型如何工作”，更能洞察“模型为何如此工作”，从而在这一快速迭代的领域中保持领先地位。第一部分：深度学习基石与模型范式革新本部分将为读者夯实必要的理论基础，并追溯当前主流模型范式的变革历程。 1. 从循环到注意：神经网络的演进路径我们将从传统的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在序列建模中的局限性开始，详细阐述注意力机制（Attention Mechanism）的诞生背景及其在解决长距离依赖问题上的突破。重点分析自注意力（Self-Attention）机制的数学构造，揭示其并行计算的优势如何为后续的大模型训练铺平了道路。 2. Transformer 架构的精妙设计与核心组件 Transformer无疑是现代NLP的基石。本章将对该架构进行彻底的解构。我们将深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同子空间的信息，位置编码（Positional Encoding）如何在无序的自注意力框架中引入顺序信息。此外，还将讨论残差连接、层归一化（Layer Normalization）在深度网络训练稳定性中的关键作用。我们不会止步于理论描述，还会结合代码片段分析这些组件在实际PyTorch或TensorFlow实现中的映射关系。 3. 预训练的威力：掩码语言模型与下一句预测预训练（Pre-training）范式的出现彻底改变了NLP的研究范式。本章将详述BERT、RoBERTa等基于编码器（Encoder-only）的模型如何通过掩码语言模型（MLM）目标，在海量无标签数据上学习通用的语言表示。同时，分析GPT系列模型所采用的因果语言建模（Causal Language Modeling）目标，及其在文本生成任务中的内在优势。我们将对比不同预训练策略对下游任务性能的影响，并探讨对齐的必要性。第二部分：大规模语言模型（LLMs）的内在机制与挑战随着参数规模的爆炸式增长，LLMs展现出了前所未有的涌现能力。本部分着重剖析这些巨型模型的内部运行逻辑、训练优化以及对齐难题。 4. LLMs 的扩展定律与效率优化我们将探讨Scaling Laws（扩展定律），分析模型规模、数据集大小和计算资源之间存在的确切关系，以及如何利用这些规律来预测模型性能。随后，我们转向实际操作的挑战：如何高效地训练和部署这些动辄千亿参数的模型？内容将覆盖混合精度训练（Mixed Precision Training）、模型并行（Model Parallelism）、数据并行（Data Parallelism）以及张量/流水线并行（Tensor/Pipeline Parallelism）等分布式训练策略的深度结合。 5. 指令调优（Instruction Tuning）与人类反馈强化学习（RLHF）从基础预训练模型到能够遵循复杂指令的助手，中间的关键步骤是指令调优和人类反馈强化学习（RLHF）。本章将详细介绍Supervised Fine-Tuning (SFT) 的流程，并重点解析RLHF的三个阶段：奖励模型（Reward Model, RM）的构建、偏好数据的收集与标注，以及PPO（Proximal Policy Optimization）等强化学习算法在微调语言模型中的应用。我们将深入探讨奖励模型在引导模型生成符合人类价值观和安全标准方面所扮演的角色。 6. 幻觉（Hallucination）的成因与可信度量化幻觉是当前LLMs应用中最令人头疼的问题之一。本章从模型生成机制的角度，探讨幻觉产生的根本原因，包括训练数据中的噪声、知识边界的模糊性以及解码策略的偏差。针对这一问题，我们将介绍多种减轻幻觉的策略，例如检索增强生成（RAG）架构的最新发展、外部知识库的实时引用机制，以及开发更精细的内在一致性（Internal Consistency）和事实性（Factuality）评估指标。第三部分：前沿应用与跨模态融合本部分将目光投向NLP技术的边界——如何将语言智能与感知世界进行有效连接，并在专业领域实现深度应用。 7. 检索增强生成（RAG）的系统化构建 RAG已成为构建可验证、高时效性AI应用的标准范式。本章将提供一个从数据工程到检索服务构建的完整蓝图。内容涵盖：高效的文本切块（Chunking）策略、不同向量数据库（Vector Database）的选型与性能对比、多阶段检索（如Hybrid Search, Re-ranking）的实施细节，以及如何将检索到的上下文无缝融入到生成模型的Prompt中，以确保生成内容的准确性和可溯源性。 8. 多模态理解：语言与视觉的深度交织现代AI正趋向于多模态集成。本章将聚焦于CLIP、BLIP等模型如何通过联合嵌入空间（Joint Embedding Space）实现文本与图像的对齐。我们将探讨视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning）等任务背后的多模态Transformer结构，分析如何有效地编码和融合来自不同感官通道的信息流，以构建更接近人类认知的智能体。 9. 低资源与领域适应性技术并非所有领域都有海量的标注数据。本章讨论如何在数据稀缺的场景下依然部署高性能的NLP系统。内容包括：参数高效微调技术（PEFT），如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Adapter Methods，它们如何在不影响基础模型性能的前提下，大幅减少微调所需的计算资源和存储空间。此外，还将探讨迁移学习（Transfer Learning）在低资源语言和专业垂直领域（如法律、医疗文本）中的最佳实践。第四部分：伦理、安全与未来展望任何强大的技术都必须伴随着责任感的约束。最后一部分将关注NLP技术带来的社会影响与未来的研究方向。 10. 模型的可解释性（XAI）与对抗性攻击防御随着模型决策权重的增加，理解其内部逻辑变得至关重要。本章介绍当前主流的可解释性方法，如梯度归因（Gradient-based methods）、注意力权重可视化以及因果干预技术，以揭示模型作出特定预测的原因。同时，我们将分析针对LLMs的越狱（Jailbreaking）和提示注入（Prompt Injection）等对抗性攻击手段，并探讨如何通过输入净化、后处理过滤和对抗性训练来增强模型的鲁棒性和安全性。 11. 迈向通用人工智能的路径：思维链与符号推理本书以对未来方向的展望作结。我们将探讨“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示技术如何引导大型模型执行复杂的多步骤逻辑推理，并分析CoT背后的认知模拟机制。最后，讨论连接神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的潜力，即如何将深度学习的强大泛化能力与传统符号逻辑的精确性相结合，以期在更通用的、具备可靠推理能力的AI系统研发上取得突破。 --- 本书特色：深度与广度兼顾：理论讲解详实，同时紧密结合最新的工业界和学术界突破。实践导向：许多章节包含对核心算法实现细节的剖析，便于读者将其转化为实际代码。聚焦前沿：侧重于Transformer架构、LLMs、RLHF等当前研究热点。通过系统学习本书内容，读者将能够构建起一套坚实的、面向未来的自然语言智能处理技术知识体系。