Taming Bipolar Disorder pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Alpha Books

作者:Oliwenstein, Lori

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2004-12

价格:$ 17.95

装帧:Pap

isbn号码:9781592572854

丛书系列:

图书标签:

• Bipolar Disorder
• Mental Health
• Psychology
• Self-Help
• Mood Disorders
• Wellness
• Coping Strategies
• Mindfulness
• Therapy
• Emotional Regulation

好的，这是一份关于一本名为《超越迷雾：深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介。 --- 图书名称：《超越迷雾：深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 作者： [此处可填入两位或三位资深研究者的笔名，例如：林远、陈曦、张博] 出版社： [此处可填入一家专业技术图书出版社的名称] ISBN： [此处可填入一个虚拟的ISBN号码] --- 图书简介 探索人类智能的下一站：深度学习如何重塑我们与语言的交互 自计算机诞生以来，机器理解和生成人类语言一直是人工智能领域最富挑战性也最有前景的方向之一。随着计算能力的爆炸式增长和海量文本数据的涌现，深度学习，特别是Transformer架构的横空出世，彻底改变了自然语言处理（NLP）的面貌。 《超越迷雾：深度学习在自然语言处理中的前沿应用》并非一本停留在基础概念讲解的入门读物，它是一部面向资深工程师、研究人员以及希望在NLP领域实现技术飞跃的实践者的高阶指南。本书深入剖析了当前最尖端、最复杂的NLP模型及其在实际工业界和科研领域中的突破性应用。 全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的理论复习过渡到对当前SOTA（State-of-the-Art）模型的细致拆解，旨在帮助读者不仅“知道”这些模型如何工作，更能“掌握”如何对其进行定制化训练、优化部署，并深入理解其局限性与未来潜力。 核心内容与技术深度解析 本书共分为五大部分，近千页的篇幅详细涵盖了以下关键领域： 第一部分：基础模型的深度重构与效率优化 本部分首先对Transformer架构进行了超越标准介绍的深入剖析，重点关注其内在的注意力机制（Self-Attention）是如何实现对长距离依赖的有效捕获。随后，我们将目光投向模型效率的瓶颈： 稀疏化注意力机制（Sparse Attention）： 详细阐述了诸如Reformer、Longformer等如何通过局部敏感哈希（LSH）或滑动窗口注意力，将原本$O(n^2)$的计算复杂度降至近线性，从而处理超长文本序列。 模型蒸馏与量化（Distillation and Quantization）： 针对大型预训练模型部署困难的问题，本书提供了从教师模型到学生模型（如知识蒸馏）的完整流程，并探讨了INT8、INT4等低精度量化技术在保证性能的同时实现推理速度飞跃的实战经验。 高效微调策略（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）： 重点讲解了LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning等方法，展示如何在不更新全部参数的情况下，用极少的计算资源实现对特定任务的快速适配。 第二部分：大语言模型（LLMs）的涌现能力与对齐 本书将大量篇幅投入到当前技术焦点——通用大语言模型。我们不仅关注模型的规模，更关注其“涌现能力”背后的机制： 思维链（Chain-of-Thought, CoT）与提示工程（Prompt Engineering）的高级技巧： 探讨如何通过精妙的提示设计引导模型进行复杂推理，并引入了“自我修正”和“多轮对话引导”等更复杂的提示框架。 模型对齐（Alignment）： 深入解析了人类反馈强化学习（RLHF）的完整技术栈，包括奖励模型的训练、PPO算法的优化，以及Constitutional AI等新型对齐方法的理论基础与实践挑战。 长上下文窗口的扩展技术： 研究了RoPE（Rotary Position Embedding）的变体以及如何通过外推法（Extrapolation）使模型有效处理超过其原生训练长度的输入，这对代码分析和长篇文档摘要至关重要。 第三部分：多模态融合的前沿探索 语言模型已不再局限于文本。本部分聚焦于如何将视觉、听觉信息融入到语言理解框架中： 视觉问答（VQA）与图像描述生成： 详细介绍了CLIP、Flamingo等模型的架构，重点分析了跨模态对齐空间（Joint Embedding Space）的构建方法。 语音与文本的深度结合： 探讨了如何利用大型语言模型驱动的ASR（自动语音识别）后处理和零样本语音翻译系统，实现了更自然、更具语境感知的语音交互。 具身智能中的语言接口： 分析了语言模型如何作为高级规划器，指导机器人在物理世界中执行复杂指令，这是迈向通用人工智能的关键一步。 第四部分：专业领域与高风险应用中的NLP 本书着重探讨了在金融、医疗和法律等对准确性和可解释性要求极高的垂直领域中，如何安全、可靠地部署深度学习模型： 领域自适应预训练（Domain-Adaptive Pre-training, DAPT）： 提供了从通用模型到特定领域模型（如BioBERT、FinBERT）的系统化迁移学习方案。 可解释性AI（XAI）在NLP中的应用： 超越LIME和SHAP，本书引入了基于注意力权重分析、反事实推理（Counterfactual Explanations）来探究模型决策路径的方法，这对建立信任至关重要。 事实核查与幻觉（Hallucination）的对抗： 提供了利用知识图谱（KG）增强的生成模型，以及通过检索增强生成（RAG）框架有效抑制模型“编造事实”的实战策略。 第五部分：基础设施与伦理治理 最后一部分关注支撑前沿研究的工程实践和不可回避的社会责任： 分布式训练框架的性能调优： 深入介绍DeepSpeed、Megatron-LM等框架中的张量并行、流水线并行和数据并行的最佳实践，以应对万亿参数模型的训练需求。 模型评估的标准化与鲁棒性测试： 提出了超越传统BLEU/ROUGE指标的评估体系，包括对抗性攻击下的模型脆弱性测试，以及对模型公平性（Fairness）的定量评估工具。 负责任的AI开发： 详细讨论了数据偏见、模型滥用和知识产权等法律与伦理问题，并为构建可信赖的AI系统提供了工程化的解决方案蓝图。 谁应该阅读本书？ 本书的深度和广度，使其成为以下人群的理想选择： 1. 资深NLP工程师与数据科学家： 寻求将当前最前沿的研究成果转化为高性能、可部署的生产系统的专业人士。 2. AI领域的研究生与博士后： 希望快速掌握SOTA模型细节，并为博士论文或前沿研究奠定坚实理论基础的研究人员。 3. 技术架构师与决策者： 需要理解深度学习NLP技术栈的潜力与局限性，从而制定有效技术战略的高层管理者。 《超越迷雾》不仅是一本技术手册，更是一份对未来人机交互方式的深刻洞察。阅读本书，您将装备应对当前及未来NLP领域最大挑战所需的全部理论武器与实战经验。准备好，穿越技术迷雾，抵达智能交互的前沿。

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