甲状腺病预防与治疗 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:广东旅游出版社

作者:王国华

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2000-8-1

价格:11.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787806531433

丛书系列:

图书标签:

• 甲状腺疾病
• 甲状腺功能亢进
• 甲状腺功能减退
• 甲状腺结节
• 甲状腺炎
• 内分泌
• 健康养生
• 预防医学
• 临床医学
• 医学科普

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书籍简介，内容力求详实，不涉及任何关于甲状腺疾病的内容。 --- 书籍名称：《深度语义的构建：前沿Transformer模型与大规模语言工程实践》 书籍简介 在信息爆炸的时代，理解、生成和操控人类语言的能力已成为衡量人工智能先进性的核心标准。本书《深度语义的构建：前沿Transformer模型与大规模语言工程实践》，聚焦于近年来自然语言处理（NLP）领域最具颠覆性的技术——以Transformer架构为核心的深度学习模型。本书旨在为读者提供一个从基础理论到尖端实践的全面、深入且极具前瞻性的技术指南，彻底揭示如何利用这些强大的模型来解决复杂的现实世界问题。 目标读者群体 本书面向具有一定概率论、线性代数和Python编程基础的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望将最先进的NLP技术应用于产品研发的行业专业人士。对于希望深入理解BERT、GPT系列、T5等模型内部机制，并掌握如何训练、微调和部署这些庞大模型的工程师而言，本书是不可或缺的参考手册。 全书结构与核心内容 本书内容组织严谨，分为四大核心板块，层层递进，确保读者能够系统地掌握知识体系： 第一部分：Transformer架构的基石与原理深入 本部分是理解现代NLP模型的理论基础。我们不会止步于对Attention机制的简单介绍，而是深入剖析其数学原理和计算效率的优化。 从RNN到自注意力机制的范式转移： 详细阐述循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长距离依赖时的局限性，并精确推导Self-Attention（自注意力）的计算流程，包括Scaled Dot-Product Attention的由来与意义。 Transformer模型的精细解构： 逐层解析Encoder和Decoder堆栈中的每一个组件，包括多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现特征的多样化提取，位置编码（Positional Encoding）的必要性与变体（如旋转位置编码 RoPE），以及残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在深度网络稳定训练中的关键作用。 计算效率与并行化策略： 探讨Transformer模型在处理超长序列时的瓶颈（复杂度为$O(n^2)$），并介绍如稀疏注意力（Sparse Attention）和线性化注意力（Linear Attention）等优化方法，为后续处理万级甚至十万级Token序列打下基础。 第二部分：预训练范式的革命与主流模型解析 预训练是当前NLP成功的核心驱动力。本部分将详细介绍如何通过海量无标注数据来学习通用的语言表示，并对比分析当前最具影响力的预训练模型家族。 掩码语言模型（MLM）与自回归（AR）的对决： 深入对比BERT（基于MLM的双向编码器）和GPT（基于AR的单向解码器）的设计哲学及其在不同任务中的适用性。 BERT家族的演进与变体： 剖析RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等模型如何通过改进预训练目标、参数共享或样本选择策略，在保持甚至超越BERT性能的同时，大幅降低了训练成本或提升了推理速度。 统一模型架构T5与Encoder-Decoder的回归： 详细解析T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何将所有NLP任务统一为文本到文本的格式，以及其在多任务学习中的优势。 指令微调（Instruction Tuning）的兴起： 探讨如何通过精心设计的指令数据集来引导模型展现出更强的泛化能力和遵循人类意图的能力，这是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步。 第三部分：高效微调、对齐与部署策略 掌握了基础模型后，如何使其适应特定领域、确保输出安全且高效地投入生产环境，是工程实践的核心挑战。 参数高效微调（PEFT）技术： 面对参数量动辄百亿的模型，全参数微调（Full Fine-tuning）变得不切实际。本章重点介绍低秩适应（LoRA）、Prefix-Tuning、Prompt Tuning等技术，使读者能够在消费级GPU上高效地适配超大模型。 人类反馈强化学习（RLHF）与模型对齐： 深入讲解如何利用人类偏好数据训练奖励模型（Reward Model, RM），并通过PPO等算法对语言模型进行进一步的对齐（Alignment），确保模型输出符合伦理规范、避免有害信息，并提升用户体验。 模型量化、剪枝与知识蒸馏： 探讨将大型模型压缩到生产环境所需的技术。详细介绍8位/4位量化技术（如QLoRA的底层实现），模型剪枝对性能的影响，以及如何利用知识蒸馏（Knowledge Distillation）训练出性能接近原模型但体积更小的“学生模型”。 推理服务优化： 介绍使用vLLM、Triton Inference Server等工具进行高吞吐量和低延迟推理的实践，包括连续批处理（Continuous Batching）和PagedAttention等先进技术。 第四部分：前沿应用场景与未来展望 本部分将展示如何将所学知识应用于解决实际的复杂问题，并展望下一代语言模型的发展方向。 复杂推理与规划： 介绍思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程，以及如何结合外部工具（如代码解释器、搜索引擎）实现复杂数学问题和逻辑推理的自动化。 多模态融合的起点： 探讨Vision-Language Models（VLM）如何将Transformer架构扩展到图像和文本的联合表示，为视觉问答和图像生成奠定基础。 长文本处理的突破： 聚焦于万级Token输入的挑战，如高效文档摘要、代码库理解，以及新的长上下文窗口策略。 新兴的架构趋势： 讨论State Space Models (SSMs)，如Mamba，作为Transformer潜在的下一代替代方案，及其在序列处理效率上的革命性潜力。 本书特色 1. 理论与实践的完美结合： 每章都配有基于PyTorch/Hugging Face Transformers库的实战代码示例，确保读者能够立即上手验证复杂概念。 2. 聚焦工程实现： 大量篇幅致力于解决实际部署中的性能、成本和对齐问题，而非仅仅停留在学术模型的理论介绍。 3. 前瞻性视角： 内容紧跟NeurIPS、ICML、ACL等顶级会议的最新进展，确保知识体系的先进性。 通过本书的学习，读者将不仅掌握当前最先进的NLP技术栈，更能具备构建和创新下一代智能语言系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆