初中英语词汇必备 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐广联

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2010-6

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787562826781

丛书系列:

图书标签:

• 初中英语
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好的，这是一份关于一本假定名为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书的详细简介，它完全不涉及《初中英语词汇必备》的内容。 --- 图书简介：深度学习在自然语言处理中的前沿应用 第一部分：内容概述与目标读者 本书旨在为计算机科学、人工智能、语言学及相关领域的专业人士、高级研究人员和高阶学生提供一份全面、深入且与时俱进的指南，聚焦于如何利用现代深度学习范式解决自然语言处理（NLP）领域中最复杂、最具挑战性的问题。我们跳脱出基础的词袋模型和传统的统计方法，直接深入到 Transformer 架构、大规模预训练语言模型（LLMs）的内部机制、高效微调策略以及在垂直领域中的实战部署。 本书的叙事结构遵循“理论奠基—模型精析—应用深化—前沿展望”的逻辑链条，力求在保证理论严谨性的同时，兼顾实际操作的可行性。我们假设读者已经具备了扎实的线性代数、概率论基础，并对 Python 编程和基础的神经网络概念有所了解。 目标读者群体： 1. NLP 研究人员与博士生： 寻求对最新模型（如 MoE 架构、Retrieval-Augmented Generation, RAG）的深入理解和数学推导。 2. 资深机器学习工程师： 希望将 LLMs 成功集成到企业级生产环境中的实践者，关注模型效率、量化和部署优化。 3. 跨学科应用开发者： 需要利用 NLP 技术（如复杂问答、代码生成、多模态融合）来驱动业务创新的技术人员。 第二部分：核心章节与技术深度解析 本书共分为六大部分，共计二十二章，全面覆盖了从基础表示到尖端应用的整个技术栈。 第一部分：现代 NLP 的基石：从嵌入到注意力机制 本部分重温了深度学习在 NLP 中的历史性飞跃，但重点放在了高效能的表示学习上。 第 1 章：高效的词汇与子词表示： 深入探讨 Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece 和 SentencePiece 的优化算法，以及如何通过动态词汇表构建来应对低资源语言和OOV（词汇外）问题。 第 2 章：上下文感知嵌入的演进： 详细分析 ELMo、GPT-1 和 BERT 结构中嵌入层的设计差异，特别是位置编码（绝对位置、相对位置、旋转位置编码 RoPE）的数学建模与对序列长度的影响。 第 3 章：注意力机制的几何学： 剖析自注意力（Self-Attention）的计算复杂度，详细推导 Scaled Dot-Product Attention 的梯度流，并引入多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。 第二部分：Transformer 架构的深层解构 这是本书的核心技术章节，力求揭示 Transformer 架构为何能成为现代 NLP 的核心驱动力。 第 4 章：编码器栈的层级堆叠与信息瓶颈： 探讨 BERT 家族（Base, Large, RoBERTa, DeBERTa）的结构差异，重点分析 Layer Normalization 的位置（Pre-LN vs. Post-LN）如何影响模型训练的稳定性和收敛速度。 第 5 章：解码器栈与自回归生成： 深入分析 GPT 系列模型的纯解码器结构，详细阐述 Masked Self-Attention 的机制，以及因果掩码（Causal Masking）在序列生成中的不可替代性。 第 6 章：跨模态与混合架构： 介绍 Encoder-Decoder 结构在序列到序列任务中的回归，并初步探讨 T5 和 BART 等统一框架如何通过共享权重实现多任务学习。 第三部分：大规模预训练范式与优化 本部分专注于 LLMs 的训练过程、资源管理以及高效微调策略。 第 7 章：预训练目标函数的精细化设计： 对比 Masked Language Modeling (MLM)、Permutation Language Modeling (PLM) 和 Denoising Autoencoding 的优劣，分析不同目标函数如何塑造模型在特定下游任务上的先验知识。 第 8 章：高效并行化训练策略： 详细介绍数据并行、模型并行（如 Megatron-LM 的张量并行）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的混合策略，并提供 FSDP（Fully Sharded Data Parallel）的实现细节。 第 9 章：参数高效微调（PEFT）的艺术： 全面覆盖 LoRA、QLoRA、Prefix Tuning 和 Prompt Tuning 的数学原理。重点分析 LoRA 矩阵分解如何显著减少可训练参数量，同时保持甚至提升性能。 第四部分：生成式模型的推理、对齐与安全性 随着 LLMs 进入实际应用，控制输出质量与行为成为关键。 第 10 章：解码策略的优化： 不仅限于 Greedy Search 和 Beam Search，本书重点分析 Top-K/Top-P (Nucleus Sampling) 如何平衡生成的多样性与连贯性，并讨论温度参数对熵的控制作用。 第 11 章：人类反馈强化学习（RLHF）的数学基础： 详细解析奖励模型（Reward Model）的训练过程、偏好数据集的构建，以及 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法在 LLM 对齐中的具体应用步骤。 第 12 章：模型可解释性与归因： 探讨 LIME、SHAP 等方法的局限性，并深入分析基于注意力权重可视化和梯度传播（Integrated Gradients）在理解 LLM 决策过程中的新进展。 第五部分：前沿应用：RAG 与知识增强 本部分聚焦于如何将 LLMs 与外部知识源有效结合，克服“幻觉”（Hallucination）问题。 第 13 章：向量数据库与高效检索： 比较 HNSW、IVF-Flat 等索引算法的检索性能和内存占用，讲解如何优化向量嵌入的维度和召回率。 第 14 章：检索增强生成（RAG）的流水线设计： 详细构建从查询嵌入、文档分块（Chunking）到上下文注入的完整 RAG 流程，并介绍多跳（Multi-Hop）和自我修正（Self-Correction）RAG 模式。 第 15 章：知识图谱与结构化数据注入： 探讨如何使用 LLMs 进行知识图谱的推理和构建，实现结构化知识的自然语言查询与生成。 第六部分：效率、部署与未来趋势 本书最后关注生产环境中的实际挑战。 第 16 章：模型量化与剪枝技术： 深入解析 INT8/INT4 量化（如 GPTQ, AWQ）的原理，讨论如何最小化精度损失，并介绍结构化剪枝和非结构化剪枝的应用场景。 第 17 章：高效推理服务框架： 对比 Triton Inference Server、vLLM 等高性能服务框架，分析其内核优化（如 PagedAttention）如何解决 KV Cache 内存碎片化问题。 第 18 章：多模态 NLP 的边界： 介绍如何将视觉或音频信息通过统一的嵌入空间融入 Transformer，重点分析 CLIP 和 Flamingo 等模型的架构思想。 第 19 章：具身智能与语言模型： 探索 LLMs 如何作为高级规划器（Planner）来控制机器人或虚拟环境中的行动序列。 第 20 章：新兴的架构创新： 涵盖 Mixture-of-Experts (MoE) 架构（如 Mixtral）的稀疏激活机制，及其在保持模型容量的同时如何降低推理成本的数学模型。 第三部分：实践导向与工具链 本书所有理论讨论均辅以最新的 PyTorch、Hugging Face Transformers 库的代码示例（不含任何外部资源链接，仅为说明技术实现）。重点展示如何使用 `accelerate` 进行分布式配置，以及如何使用自定义 CUDA Kernel 优化关键矩阵乘法。 本书的价值不在于介绍基础的词汇记忆法或语法规则，而在于为读者提供进入下一代人工智能语言系统的“钥匙”，即对深度学习核心机制的深刻理解与实战部署能力。 ---

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