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出版者:国防工业出版社

作者:谭伟贤

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2001-1-1

价格:18.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118024173

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络安全
• 网络安全
• 信息安全
• 网络协议
• 安全技术
• 渗透测试
• 防火墙
• 入侵检测
• 数据安全
• 安全防护

好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的前沿应用的图书简介： --- 深度自然语言理解与生成：基于大型Transformer模型的实践与展望 内容概述 本书深入探讨了当前人工智能领域最热门、发展最迅猛的方向之一：深度学习在自然语言处理（NLP）中的前沿应用。它旨在为具备一定机器学习和Python编程基础的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、系统且极具实践指导意义的蓝图，用以掌握和驾驭以Transformer架构为核心的现代NLP技术栈。 本书内容紧密围绕当前业界和学界的主流模型，如BERT、GPT系列、T5等，详细剖析了它们背后的理论基础、创新机制以及在复杂任务中的部署策略。我们不局限于对模型结构的介绍，更注重于“如何将这些强大的工具转化为解决实际问题的有效方案”。 全书分为四大核心板块，层层递进，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”和“为什么”。 第一部分：现代NLP的理论基石与Transformer架构的精妙解构 本部分作为基础构建模块，首先回顾了传统NLP方法的局限性，随后将焦点完全集中于深度学习驱动的范式转变。 1.1 神经网络基础回顾与词嵌入的进化： 从词袋模型（Bag-of-Words）到静态嵌入（Word2Vec, GloVe），再到上下文感知的动态嵌入（ELMo的引入），系统梳理词汇表示法的演变历程。 1.2 Transformer架构的彻底剖析： 这是全书的理论核心。我们将细致拆解“Attention Is All You Need”论文中的各个组件： 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）： 深入解析查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的生成逻辑，以及其如何在不依赖循环结构的情况下捕捉长距离依赖关系。我们将用图示和数学公式详细阐明Softmax的权重分配过程及其对信息流的决定性作用。 位置编码（Positional Encoding）： 探讨为什么需要位置信息，以及正弦/余弦编码与学习式位置编码的优劣比较。 前馈网络与残差连接： 解释这些组件如何确保深层网络的有效训练，并缓解梯度消失问题。 1.3 编码器-解码器范式的统一： 阐述Transformer如何被应用于Seq2Seq任务，并引出后续的特定架构（如纯编码器BERT和纯解码器GPT）。 第二部分：预训练的艺术——从掩码语言模型到指令微调 本部分聚焦于现代NLP效能的根本来源——大规模预训练技术，这是区分传统NLP与现代NLP的关键所在。 2.1 BERT家族的崛起与双向理解： 详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的核心预训练任务： 掩码语言模型（MLM）： 分析最优的掩码比例、选择被掩码Token的策略（随机、固定Token等）以及其对模型理解深层语义的重要性。 下一句预测（NSP）： 讨论NSP在特定下游任务中的作用与争议。 RoBERTa、ALBERT、ELECTRA的改进： 对比这些模型在预训练目标、参数共享和训练效率上的优化策略。 2.2 GPT系列与自回归生成： 探讨仅使用解码器结构的GPT模型如何通过“仅预测下一个词”的机制，实现卓越的文本生成能力。我们将分析其规模效应（Scaling Laws）以及模型参数量对性能提升的非线性关系。 2.3 统一架构T5与Text-to-Text的范式： 介绍将所有NLP任务（分类、问答、摘要等）统一转化为“文本到文本”格式的强大理念，以及Encoder-Decoder结构在统一框架下的实现细节。 2.4 任务特定微调（Fine-Tuning）策略： 涵盖全量微调、特征提取以及参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，重点分析在资源受限环境下的实际操作流程。 第三部分：前沿应用与高级技巧 本部分将理论模型应用于解决具体的、复杂的NLP难题，并介绍如何提升模型的性能和可靠性。 3.1 复杂问答系统（QA）： 抽取式问答（SQuAD类）： 模型如何定位答案的起始和结束位置。 生成式问答（Abstractive QA）： 使用Seq2Seq模型生成流畅、概括性的答案。 开放域知识密集型问答（Open-Domain K-QA）： 结合信息检索（如使用Dense Passage Retrieval, DPR）与生成模型，实现对海量文档库的实时查询。 3.2 文本摘要与机器翻译的质量提升： 探讨在摘要任务中如何平衡忠实度（Faithfulness）和流畅度（Fluency），介绍ROUGE指标的局限性与更先进的评估方法。在翻译中，深入分析大型模型如何处理低资源语言对和领域特有术语。 3.3 指令微调（Instruction Tuning）与对齐（Alignment）： 详细介绍如何通过人类反馈强化学习（RLHF）或直接的指令数据集（如Flan集合）来“教导”大型模型遵循复杂的人类指令，这是实现通用人工智能助手的关键一步。 3.4 领域适应性与知识注入： 讨论如何在新领域（如法律、医学）数据上对通用模型进行有效适应，包括领域内预训练（Domain-Adaptive Pre-training, DAPT）和任务特定知识注入的技巧。 第四部分：部署、效率与伦理挑战 本书最后一部分关注模型的工程化落地和负责任的AI实践。 4.1 模型推理优化与加速： 量化技术（Quantization）： 介绍INT8、FP16/BF16的实际应用，分析精度损失与速度提升的权衡。 模型蒸馏（Distillation）： 如何将大型教师模型的能力迁移到更小的学生模型上，实现边缘计算部署。 高效推理框架： 使用ONNX Runtime、TensorRT等工具对Transformer模型进行计算图优化和部署的最佳实践。 4.2 模型的偏差、公平性与可解释性（XAI）： 深入剖析大型模型在训练数据中可能继承和放大的社会偏见（如性别、种族偏见）。介绍LIME和SHAP等工具在NLP中的应用，帮助理解模型做出特定预测的依据，提升用户信任度。 4.3 幻觉（Hallucination）问题的应对： 分析生成式模型产生“一本正经的胡说八道”的根本原因，并探讨通过外部工具调用（Tool-Augmented Generation）或结构化输出约束来减轻幻觉的最新研究成果。 --- 适合读者： 熟悉Python、TensorFlow/PyTorch基础，并希望在自然语言理解和生成领域进行深入研究或工程开发的专业人士。本书提供了从理论深度到工程实战的完整闭环。

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