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出版者:金版电子出版公司出版

作者:无网阁工作室

出品人:

页数:2

译者:

出版时间:2004-4-1

价格:20.00

装帧:BBC游戏软件

isbn号码:9787900131478

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• Windows
• 系统重装
• 电脑维护
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好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿技术的图书简介。 --- 《语义之境：Transformer架构深度解析与前沿应用实践》 书籍定位： 本书面向具有一定编程基础和数学背景（微积分、线性代数、概率论）的读者，旨在系统、深入地剖析现代自然语言处理（NLP）领域的核心驱动力——Transformer架构的内在机制，并结合最新的研究成果，指导读者构建和优化高性能的语言模型。 内容概述： 在人工智能的浪潮中，语言模型的能力已成为衡量AI发展水平的关键指标。本书并非停留在对工具或框架的简单介绍，而是聚焦于“为什么”和“如何实现”这些突破性进展的底层逻辑。我们将带领读者穿越信息爆炸的迷雾，直抵当代AI系统的核心：Transformer架构。 第一篇：基石重塑——从循环到注意力的范式转移 本篇将为读者打下坚实的理论基础，回顾NLP领域的历史沿革，重点分析传统RNN（如LSTM/GRU）在处理长距离依赖和并行化方面的局限性。随后，我们将进入本书的核心——自注意力（Self-Attention）机制的精细化解构。 1. 注意力机制的数学本质： 详细阐述查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的几何意义，以及缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）如何高效地计算上下文相关性。 2. 多头注意力（Multi-Head Attention）： 探讨引入多个“头”的意义，以及如何通过不同的投影矩阵捕获输入序列中不同维度的信息关系。 3. 位置编码的艺术： 分析绝对位置编码与相对位置编码的差异，以及正弦/余弦编码如何为无序的注意力机制引入时间序列信息。 第二篇：Transformer架构的完整构建与优化 本篇将Transformer模型视为一个完整的工程系统进行解析，细致入微地剖析其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的每一个组成部分。 1. 编码器堆栈： 深入讲解前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）的结构、残差连接（Residual Connections）与层归一化（Layer Normalization）在模型训练稳定性中的关键作用。 2. 解码器与序列生成： 重点分析掩码自注意力（Masked Self-Attention）如何在解码过程中确保信息单向流动，并结合束搜索（Beam Search）、温度采样等解码策略，实现高质量的文本生成。 3. 训练稳定性和效率： 探讨大规模模型训练中常见的梯度爆炸/消失问题，以及如学习率预热（Warmup）和AdamW优化器等现代训练技巧的实际应用。 第三篇：预训练范式与模型家族的演进 现代NLP的强大能力来源于预训练，本篇将详细梳理当前主流的预训练目标和模型架构的迭代路径。 1. 掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）： 以BERT为例，深入解析双向上下文学习的精髓及其在理解任务中的优势。 2. 自回归模型与GPT系列： 聚焦于单向训练的特点，分析GPT系列模型在文本续写和指令遵循方面的能力飞跃。 3. Encoder-Decoder的融合与革新： 探讨T5等统一框架如何将所有NLP任务视为“文本到文本”问题，以及BART等模型在Seq2Seq任务上的优化思路。 第四篇：前沿应用与跨模态扩展 在掌握核心架构后，本书将引导读者探索Transformer在更广阔领域中的应用，这部分内容紧密结合了近两年的顶级会议论文成果。 1. 长文本处理挑战与解决方案： 针对标准Transformer $O(N^2)$ 的复杂度瓶颈，介绍稀疏注意力机制（如Reformer、Longformer）和线性化注意力方法的原理与实现。 2. 指令微调（Instruction Tuning）与对齐（Alignment）： 讲解如何通过Supervised Fine-Tuning (SFT) 和人类反馈强化学习（RLHF）技术，使大型语言模型（LLMs）的行为更符合人类的意图和价值观，提升模型的实用性。 3. 视觉与语言的融合： 初步探讨Vision Transformer (ViT) 的核心思想，以及如CLIP、DALL-E等模型如何利用Transformer架构桥接图像和文本的语义空间，实现跨模态理解和生成。 本书特色： 深度代码实现： 书中所有关键模块（如多头注意力、FFN）均提供基于PyTorch的模块化代码实现，读者可直接运行并修改参数，观察性能变化。 理论与实践并重： 不仅解释公式，更强调公式在GPU并行计算环境中的实际意义。 聚焦核心逻辑： 全书内容紧密围绕Transformer展开，避免了对各种花哨的应用案例的泛泛而谈，确保读者对核心技术栈的掌握深度。 适合读者： 希望从零开始系统学习Transformer架构的AI工程师和研究人员。 希望提升现有NLP模型性能、了解最新预训练范式的算法开发人员。 对深度学习在语言理解和生成领域应用感兴趣的计算机科学专业学生。 --- 通过本书的学习，读者将能够不仅熟练运用主流的NLP框架，更重要的是，能够深入理解和定制下一代基于注意力机制的智能系统。

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