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出版者:遠流

作者:Keith E·Stanovich

出品人:

页数:360

译者:楊中芳等

出版时间:2005-4-1

价格:NT$320

装帧:

isbn号码:9789573254904

丛书系列:

图书标签:

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• 行为心理学
• 认知心理学
• 思维方式
• 自我认知
• 影响力
• 社会心理学
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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域前沿应用的图书简介。 --- 书籍名称： 《语义深潜：Transformer架构下的现代自然语言处理前沿实践》 简介： 在信息爆炸的时代，机器理解和生成人类语言的能力已成为衡量人工智能水平的关键标尺。本书并非探究心理学基础，而是聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的分支——自然语言处理（NLP）的最新进展与深度实践。它旨在为有志于在机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统等领域深耕的研究人员、工程师和高级技术爱好者，提供一张通往前沿技术的详尽路线图。 本书的核心在于深度剖析自注意力机制（Self-Attention）的革命性框架——Transformer。我们不满足于停留在理论的浅层介绍，而是深入骨髓地探讨其演化路径、数学原理及其在实际工业场景中的调优策略。 第一部分：基础重构与模型溯源（重塑对语言模型的认知） 本部分将首先快速回顾循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列数据上的局限性，为引入Transformer打下坚实的基础。随后，我们将重点剖析2017年里程碑式的论文《Attention Is All You Need》中的核心设计： 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）的数学构建：详细拆解如何通过不同的“头”捕获句子中不同维度的依赖关系，并阐述位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制对序列顺序信息丢失的问题。 编码器-解码器架构的精妙权衡：对比原始Transformer在Seq2Seq任务中的结构，分析残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在保证深层网络训练稳定性中的关键作用。 我们将使用Python和PyTorch框架，从零开始实现一个简化的Transformer模块，帮助读者建立直观的理解，而非仅仅停留在API调用层面。 第二部分：预训练模型的范式转移（BERT家族与双向编码的威力） 预训练语言模型的兴起彻底改变了NLP的研究范式，本书将深入讲解如何从“任务驱动”转向“模型驱动”： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的革命：详尽解析BERT的两种核心预训练任务——掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。我们将对比MLM在不同覆盖率下的性能表现，并探讨其在下游任务微调（Fine-tuning）中的最佳实践。 从BERT到RoBERTa的优化迭代：分析RoBERTa如何通过去除NSP任务、动态掩码以及使用更大规模数据来优化BERT的性能，展示工程实践如何驱动模型精进。 跨语言与多模态的扩展：介绍如XLM-R等模型在处理多语言语料时的挑战与解决方案，并简要探讨将视觉信息融入语言模型（如ViLBERT）的初步探索。 第三部分：生成式模型的崛起与控制（从理解到创造） 当编码器模型在理解任务上大放异彩时，解码器模型在文本生成领域正迎来爆发期。本部分专注于自回归（Autoregressive）生成模型： GPT系列的演进与规模法则：深入分析GPT-1, GPT-2, GPT-3在模型规模、数据集质量以及“In-Context Learning”（上下文学习）能力上的飞跃。我们将讨论Transformer解码器堆栈如何实现高效的自回归生成。 解码策略的精细调控：超越贪婪搜索（Greedy Search），本书详细对比和演示了集束搜索（Beam Search）、温度采样（Temperature Sampling）以及Top-K/Nucleus (Top-P) 采样等高级策略对生成文本多样性、流畅性和忠实度的影响。我们提供一套实用的基准测试工具，用于量化评估生成质量。 指令微调与对齐（Alignment）：探讨如何利用人类反馈的强化学习（RLHF）技术，将大型生成模型（如InstructGPT/GPT-4的基石技术）的输出与人类的偏好和安全性要求对齐，这是当前工业界最关键的技术壁垒之一。 第四部分：面向工业级的效率与部署（性能优化与落地挑战） 先进的模型如果无法高效部署，其价值将大打折扣。本部分关注模型压缩、加速与实际应用： 模型量化与知识蒸馏（Distillation）：讲解如何将高精度的浮点模型压缩为INT8甚至更低的精度，同时最小化性能损失。重点介绍如何设计一个有效的“教师模型”来指导“学生模型”的训练。 稀疏化与模型剪枝：探讨结构化和非结构化剪枝技术，如何移除模型中冗余的连接和神经元，实现模型大小与计算量的双重削减。 推理优化框架：介绍使用ONNX Runtime、TensorRT等专用加速库，针对GPU和特定硬件平台（如NVIDIA的Transformer Engine）进行定制化优化，实现低延迟的批量和实时推理。 长文本处理的挑战：分析标准Transformer在处理超长文档（如法律文书、书籍）时因二次复杂度导致的内存和时间瓶颈，并介绍如Longformer、Reformer等稀疏注意力机制的解决方案。 总结： 《语义深潜》力求成为一本兼具理论深度和工程实践指导的“操作手册”。它假设读者已具备一定的深度学习基础，但着重于填补从了解Transformer到驾驭现代NLP前沿技术的鸿沟。本书不涉猎社会科学或行为科学领域，所有内容严格围绕计算语言学、神经网络架构和大规模模型训练的工程优化展开。通过本书，读者将能够独立设计、训练和部署当前最先进的语言智能系统。

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第一次知道斯坦诺维奇的《这才是心理学》，是听闻朋友的择偶标准，要求对方读过这本书，微微惊诧，但如今读罢，恍然，「读过这本书」也纳入了我的择偶标准。 这本书涵盖了现代人对心理学乃至科学常见的误解和迷思，也一一做出了辨析与解答。心理学学科历史短暂，而心理的发展与...  

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大学的第一堂心理学课老师往往都会提到H·Ebbinghaus那句著名的：“psychology has a long past,but only a short history.”（ 心理学有一个漫长的过去,却只有短暂的历史。）说心理学古老，是因为自人类有了意识以来就从未停止对自身问题的探索，“心灵”是古老哲学永恒的研究...  

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这是我七年前写的书评，当时还只是个学心理学的学生，一时感慨随便抒发下，没想到这本书到现在还挺受欢迎的。而我现在已经是从业六年的心理咨询师了，也越来越发现，生活大多数时间并不是按照科学理性的方式而存在的，人大多数时候也并不是理性的生物，却是情感的囚徒。。。所...  

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大学的第一堂心理学课老师往往都会提到H·Ebbinghaus那句著名的：“psychology has a long past,but only a short history.”（ 心理学有一个漫长的过去,却只有短暂的历史。）说心理学古老，是因为自人类有了意识以来就从未停止对自身问题的探索，“心灵”是古老哲学永恒的研究...  

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我必须承认，一开始我对这本书抱有一定的怀疑，以为它会是那种充斥着夸张标题和肤浅建议的“心灵鸡汤”类读物。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它更像是一部扎实的、经过时间检验的科学通识读本，但它的“科学性”并没有以牺牲可读性为代价。作者似乎深谙如何将前沿的心理学研究成果，用最精炼的语言转述出来，让非专业人士也能轻松跟上思路。例如，关于“记忆的可塑性”那一章，我被书中描述的那些记忆重构的实验细节所震撼，它让我对“眼见为实”的信念产生了动摇，这对构建一个更审慎的认知体系至关重要。这本书的结构安排得非常巧妙，知识点层层递进，不会让人感到信息过载。每一次阅读体验都是一次认知的迭代，你可能会带着一个既有的想法去阅读，最终却发现自己的想法被更宏大、更细致的图景所取代。这本书的价值在于，它教导我们保持一种“健康的怀疑”，去质疑我们自己最坚固的信念，这在信息爆炸的时代显得尤为珍贵。

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这本书的阅读体验，可以用“沉浸式探索”来形容。它并没有试图去解决人生中的所有难题，而是非常诚实地展示了我们心智的运行机制中那些充满矛盾和不完美的地方。作者对“认知负荷”和“注意力分配”的论述，精准地解释了我为何在多任务处理时总是感到力不从心，这种被“理解”的感觉本身就是一种极大的安慰。与其他同类书籍相比，它的一大突出优点是其广泛的跨学科视野，它巧妙地融合了神经科学、社会学甚至经济学的洞见来佐证心理学的观点，使得整个论述体系异常坚固和全面。书中的某些实验设计描述得极为细致，仿佛读者自己就是那个被试者，这种代入感极大地增强了对理论的记忆和理解。这本书对我最大的影响是，它培养了一种“慢思考”的习惯，不再急于下判断，而是倾向于先辨识出自己此刻正在使用哪种思维模式。它是一本非常负责任的读物，不提供虚假的希望，只提供清晰的洞察。

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这本书给我的总体印象是，它是一份对人类心智复杂性的诚恳解构，但这种解构并非冰冷的技术报告，而是充满了对个体经验的尊重和理解。它在讲述各种心理学现象时，总能找到恰当的文化背景或历史切入点，使得那些原本可能晦涩难懂的实验结论变得鲜活起来。我特别欣赏作者在讨论“情绪与理性”的平衡时所采取的辩证手法，它没有简单地将情绪视为理性的对立面，而是阐述了它们之间复杂的相互作用和互补性。书中对“社会认同”影响力的剖析，给我留下了极深的印象，它让我反思了许多群体行为背后的驱动力，那些我们习以为常、不假思索的从众行为，在这本书里被放置在一个全新的显微镜下观察。阅读过程中，我经常需要停下来，反复咀嚼某些段落，因为它们触及了我过往经验中那些模糊不清的角落，提供了精准的词汇和框架去命名那些“说不清道不明”的感觉。这本书的行文逻辑严密，论据充分，但丝毫没有学术的傲慢，反而流露出一种对人类局限性的深刻洞察和温和的接纳。

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读完这本书后，我感觉像是进行了一场深入的自我对话，它没有给我太多生硬的理论灌输，而是提供了一套非常实用的工具箱，让我能够更清晰地审视自己和周围的世界。作者的叙述方式非常平易近人，仿佛是邀请你一起进行一次轻松的下午茶谈话，但聊的内容却直击人心。我尤其喜欢它在处理“非理性决策”那一部分时，那种抽丝剥茧的分析，它不像教科书那样把概念堆砌起来，而是通过一系列引人入胜的案例，让你在不知不觉中意识到自己过去在判断上犯过的那些“小错误”。这本书的优点在于，它不只是告诉你“为什么”会这样，更重要的是，它指导你“如何”在日常生活中应用这些认知模型。比如，关于“确认偏误”的探讨，我立刻联想到自己在社交媒体上刷信息的习惯，那种豁然开朗的感觉，真的非常美妙。这本书对我的帮助，更多是潜移默化的，它没有许诺一夜之间的转变，但它确实为我构建了一个更具批判性思维的观察视角，让我对很多事情的看法都多了一层“为什么会是这样”的探究，而不是简单地接受表象。这本书的装帧设计也很用心，纸张的质感和排版都让人阅读起来很舒服，即使是深夜阅读也不会觉得有压力。

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这本书的文字充满了节奏感和画面感，读起来一点都不枯燥，反而像是在欣赏一部制作精良的纪录片，只不过主角是人类的思维过程。作者的叙事技巧高超，总能在关键时刻插入一些发人深省的小故事或历史典故，这些“小插曲”不仅活跃了气氛，更重要的是，它们是连接理论与实践的最佳桥梁。我尤其赞赏它对“动机”这一核心议题的多维度解读，它没有把动机简单地归类为“内在”或“外在”，而是详细描绘了它们之间复杂的相互渗透和动态平衡。读完后，我发现自己对身边同事和家人的行为模式有了更深层次的理解，那种“原来如此”的顿悟时刻贯穿始终。这本书的语言风格是优雅而有力的，它既有学术的严谨，又不失人文的关怀，它不强迫你接受任何结论，而是为你提供思考的工具和参照系，让你自己去建构更稳固的认知大厦。这本书绝对值得反复阅读，因为它每一次打开，都会有不同的侧重点被凸显出来，取决于你当时的心境和所处的环境。

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，里面谈到的科学方法、批判性思考适用所有学科学生，而不仅是心理学而已。

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非常好的一本书，里面谈到的科学方法、批判性思考适用所有学科学生，而不仅是心理学而已。

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如果只能推荐一本书，我想就是这本了。

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非常好的一本书，里面谈到的科学方法、批判性思考适用所有学科学生，而不仅是心理学而已。