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出版者:中国青年出版社

作者:吴迪

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:2005-2

价格:39.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787500656982

丛书系列:

图书标签:

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深度学习模型在自然语言处理中的前沿应用 图书名称： 深度学习模型在自然语言处理中的前沿应用 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前深度学习模型，特别是基于Transformer架构的先进模型，在自然语言处理（NLP）领域所取得的突破性进展及其具体应用。我们聚焦于从基础理论到尖端实践的完整知识体系构建，力求使读者能够紧跟NLP技术发展的最前沿。 第一部分：深度学习与NLP基础重构 本部分首先回顾了支持现代NLP模型运行的核心技术基础，但着重强调的是超越传统统计方法和早期神经网络模型的范式转变。 第一章：神经网络基础与张量运算的再审视 本章不赘述基础的感知机和多层感知机（MLP），而是直接切入现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）中如何高效地进行大规模张量操作。重点讨论GPU加速下的并行计算机制，以及梯度反向传播在超高维空间中的优化挑战。我们将详细分析激活函数（如ReLU的变体、GELU）如何影响深度网络的收敛性和表达能力。 第二章：词嵌入模型的演进与局限 超越Word2Vec和GloVe的静态词向量，本章深入探讨了上下文相关的动态词嵌入技术。我们将详细解析ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕捉上下文信息，并剖析其在处理多义词（Polysemy）问题上的优势与不足。对词汇表外的（Out-of-Vocabulary, OOV）问题的处理策略，例如子词分割技术（如Byte Pair Encoding, BPE）的数学原理，也将被详尽阐述。 第三章：循环神经网络的衰落与序列建模的范式转移 虽然RNN及其变体（LSTM、GRU）曾是序列建模的主流，本章将从理论上解释为什么它们在处理长距离依赖（Long-Term Dependencies）时效率低下，尤其是在计算效率和并行化方面。我们将着重分析这些结构在处理极长文本（如法律文件或完整书籍）时的梯度消失/爆炸问题，并以此自然过渡到下一部分的核心——注意力机制。 第二部分：Transformer架构的解构与核心机制 本书的第二部分是核心，它将Transformer模型视为NLP领域的分水岭，进行最细致的拆解和分析。 第四章：注意力机制的精妙：从加性到多头机制 本章详细阐述了自注意力（Self-Attention）的数学公式，包括Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的生成、点积计算以及缩放因子（Scaling Factor）的作用。特别地，我们将深入探讨“多头注意力”（Multi-Head Attention）的必要性，分析不同“头”如何学习到文本中不同层面的依赖关系（如句法依赖、语义关系等），并讨论如何可视化这些注意力权重以解释模型的决策过程。 第五章：Transformer编码器与解码器的结构深度剖析 本章细致描绘了完整的Transformer块结构。在编码器部分，我们分析了层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在深层网络稳定训练中的关键作用。在解码器部分，我们将重点分析“掩码自注意力”（Masked Self-Attention）如何确保模型在生成序列时只能依赖于已生成的部分，以及编码器-解码器之间的交叉注意力机制。 第六章：位置编码：序列信息注入的艺术 鉴于Transformer架构本身缺乏对序列顺序的内在感知，本章专注于位置编码（Positional Encoding）的实现。除了标准的正弦/余弦位置编码，我们还将探讨相对位置编码（如T5模型中使用的）以及旋转位置嵌入（RoPE）等新型方法的优势，特别是它们如何提升模型对长序列的建模能力和泛化性。 第三部分：前沿预训练模型及其衍生应用 本部分聚焦于当前NLP领域占据统治地位的预训练模型家族，并展示它们如何被应用于解决特定的下游任务。 第七章：BERT族模型：双向理解与掩码语言建模（MLM） 本章详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的工作原理，核心在于其双向训练机制。我们将深入探讨MLM的采样策略和负采样问题，以及下一句预测（NSP）任务在构建连贯文本理解方面的贡献。此外，还将对比分析RoBERTa和ALBERT等BERT变体在效率和性能上的改进点。 第八章：生成式模型：GPT系列与自回归的威力 与BERT相对，本章聚焦于GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的自回归特性。我们将分析GPT模型如何通过单向的、从左到右的训练方式，成为强大的文本生成引擎。重点讨论Prompt Engineering（提示工程）的概念，包括零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习的实现机制，以及上下文学习（In-Context Learning）的涌现能力。 第九章：大规模语言模型的微调与高效部署策略 预训练模型虽然强大，但直接应用成本高昂。本章讨论模型微调（Fine-tuning）的几种主流策略。我们将详细介绍参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，它们如何在保持高性能的同时，显著降低了计算资源需求和存储开销。同时，还将探讨模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）在加速推理方面的实际操作。 第四部分：高级应用与未来展望 本部分将视角投向更复杂的应用场景，并展望未来的研究方向。 第十章：复杂推理与知识增强 本章探讨模型如何从单纯的文本匹配转向深层推理。我们将分析基于知识图谱（Knowledge Graph）增强的预训练模型（如K-BERT），以及模型在复杂问答系统（Complex Question Answering）和自然语言推理（Natural Language Inference, NLI）中的表现。讨论如何利用Chain-of-Thought (CoT) 提示来引导大模型进行逐步、可解释的推理。 第十一章：多模态融合：文本与视觉的桥梁 随着视觉语言预训练模型的兴起，本章将探讨如何将Transformer架构扩展到处理图像和文本的联合表示。分析CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的对比学习框架，以及VLP（Vision-Language Pre-training）模型在图像描述生成、视觉问答（VQA）等任务中的应用和挑战。 第十二章：伦理、偏见与模型可信赖性 作为技术发展的必然伴随，本章将严肃探讨大规模语言模型中存在的社会偏见、毒性内容生成和信息“幻觉”（Hallucination）问题。我们将讨论检测和减轻这些偏见的技术手段，包括去偏见数据集的构建、对抗性训练，以及建立模型可解释性（Explainability）工具的重要性，确保技术的健康和负责任发展。 本书适合具有一定线性代数和Python编程基础的计算机科学、人工智能领域的学生、研究人员及资深工程师阅读。它不仅是理论的深入探讨，更是对当前NLP领域实践路径的详尽指南。

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