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出版者:科学出版社

作者:谈庆明

出品人:

页数:748

译者:谈庆明

出版时间:2004-6-1

价格:75.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030134134

丛书系列:

图书标签:

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深度学习在自然语言处理中的前沿应用 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最引人注目、发展最迅猛的分支之一——深度学习在自然语言处理（NLP）中的最新进展与实践应用。它并非一本入门级的概论教材，而是面向具有一定机器学习和深度学习基础的研究人员、高级工程师及高年级本科生、研究生，旨在深入剖析支撑现代NLP系统的核心技术栈、前沿模型架构及其在复杂现实问题中的部署策略。 本书的结构设计旨在搭建一座从理论基石到尖端实践的坚实桥梁。第一部分将系统回顾深度学习在序列建模中的演进，从早期的循环神经网络（RNNs）及其变体（如LSTM和GRU）的局限性出发，逐步过渡到Transformer架构的革命性影响。我们将详细拆解自注意力机制（Self-Attention）的数学原理、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及位置编码（Positional Encoding）如何赋予模型处理序列顺序信息的能力。 第二部分是本书的重点，全面覆盖预训练语言模型（PLMs）的生态系统。我们将深入探讨BERT、GPT系列（特别是GPT-3/GPT-4架构的衍生和优化思路）、RoBERTa、T5等主流模型的内部结构、训练范式（如掩码语言模型MLM和下一句预测NSP）以及它们如何通过大规模无监督预训练捕获深层语言知识。特别地，本书会花大量篇幅讨论指令微调（Instruction Tuning）、提示工程（Prompt Engineering）的原理，以及RLHF（人类反馈强化学习）在将基础模型对齐到人类偏好和安全标准中的关键作用。我们不仅会解释“如何使用”，更会深入分析“为何有效”以及“在何种约束下失效”。 第三部分转向具体的NLP应用场景，展示深度学习模型是如何解决现实世界挑战的。这包括： 1. 复杂文本生成与摘要： 不仅仅是流畅的文本，更关注可控性、事实一致性（Factuality）和领域特定知识的注入。我们将探讨如何利用约束解码（Constrained Decoding）和知识图谱增强生成模型。 2. 语义理解与推理： 深入研究如何利用大型模型进行多跳问答（Multi-hop QA）、自然语言推理（NLI）以及情感分析的细粒度识别。重点分析模型的“黑箱”特性，以及如何应用可解释性技术（如Attention可视化、梯度分析）来理解其决策过程。 3. 跨语言与多模态NLP： 讨论多语言BERT（M-BERT）和XLM-R等模型在低资源语言环境中的迁移学习策略。同时，本书也将前瞻性地探讨如何将NLP模型与计算机视觉模型（如CLIP、Flamingo）相结合，实现文本与图像的联合理解与生成。 第四部分聚焦于模型部署、效率优化与伦理挑战。在模型规模日益庞大的背景下，模型的推理延迟和计算成本成为实际应用中的核心瓶颈。本部分将介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及高效推理框架（如vLLM, TensorRT）的最新技术。此外，鉴于大型语言模型（LLMs）的广泛社会影响，本书将专门设立章节讨论其固有的偏见（Bias）、毒性（Toxicity）问题，以及如何通过数据治理和模型约束来推动负责任的AI发展。 本书的特色在于其对代码实现和实验验证的重视。每一核心算法的讲解后，都附带有基于主流深度学习框架（PyTorch为主）的伪代码或关键代码片段，帮助读者将理论知识快速转化为可运行的实验。本书的预期读者将不仅掌握NLP的前沿理论，更能熟练运用先进工具解决实际的语言智能工程问题。 本书涵盖的核心技术主题包括但不限于： Transformer核心架构的深入解析与变体（如稀疏注意力机制）。 大型语言模型的训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）策略（SFT, LoRA, QLoRA）。 生成式模型的对齐技术（RLHF, DPO）。 神经符号学习在NLP中的结合尝试。 高效推理和边缘部署优化技术。 NLP模型的可解释性（XAI）方法论。 语言模型幻觉（Hallucination）的检测与缓解。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，理解和驾驭当前深度学习驱动的自然语言处理前沿浪潮。

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