会计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:廖玉

出品人:

页数:329

译者:

出版时间:2010-6

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787509522356

丛书系列:

图书标签:

• 会计学
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深度学习与自然语言处理前沿技术：理论、模型与应用实践 图书简介 在信息爆炸的时代，如何有效地从海量非结构化数据中提取、理解并生成具有深层含义的知识，已成为驱动人工智能领域前沿突破的核心命题。本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的技术指南，系统梳理深度学习（Deep Learning）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的核心理论基础、主流模型架构及其在实际场景中的前沿应用。 本书摒弃了对基础数学概念的冗余回顾，直接聚焦于现代NLP系统中的核心技术栈与工程实践细节。内容结构设计旨在实现理论深度与工程实用性的完美结合，使读者不仅能理解“为什么”这些模型有效，更能掌握“如何”在实际项目中高效部署和优化它们。 --- 第一部分：深度学习基础与语言表示的范式革新 本部分将快速回顾深度学习在处理序列数据时的关键技术基石，并着重探讨语言信息如何从离散符号转化为机器可理解的连续向量表示。 1.1 序列模型的演进：从RNN到Transformer 本章将深入解析循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）——在处理时序依赖关系上的局限性。随后，本书的核心将转向自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的诞生及其对传统序列模型的颠覆。我们将详细剖析注意力权重的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，及其如何高效捕获长距离依赖关系。 1.2 词嵌入（Word Embeddings）的深度剖析 我们将超越传统的词袋模型（BoW）和TF-IDF，深入探讨词嵌入的梯度优化过程。内容涵盖： 经典模型回顾与局限： Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe的矩阵分解视角。 上下文感知的嵌入： ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM实现语境依赖的词表示，以及其在多义词消歧中的优势。 向量空间的几何学解释： 理解词向量空间中的距离、方向与语义关系的数学投影。 1.3 预训练范式（Pre-training Paradigms）的确立 本章是理解现代NLP的基石。我们将详细阐述预训练任务的设计如何塑造语言模型的知识结构： 自回归（Autoregressive）模型： 如GPT系列，重点分析其因果掩码（Causal Masking）的机制，以及这种单向建模如何自然地适应文本生成任务。 自编码（Autoencoding）模型： 如BERT，详述其核心的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设计动机，以及双向上下文信息的编码能力。 序列到序列（Seq2Seq）预训练： 探讨BART和T5等模型在去噪自编码任务上对统一框架的探索。 --- 第二部分：Transformer架构的深度解构与高级变体 Transformer架构是当前所有SOTA（State-of-the-Art）模型的基础。本部分将进行细致的结构拆解，并探讨如何根据特定任务需求对基础架构进行高效适配和扩展。 2.1 Transformer的内部机制与计算效率 详细解析Transformer Block的构成，包括层归一化（Layer Normalization）的位置、前馈网络（Feed-Forward Network）的激活函数选择，以及残差连接（Residual Connections）在深层网络训练中的关键作用。本节还将讨论FlashAttention等最新的内存优化技术，如何在不牺牲精度的情况下，显著加速超长序列的处理。 2.2 大型语言模型（LLMs）的扩展性与涌现能力 本书重点分析模型规模（参数量、训练数据量）与性能之间的标度定律（Scaling Laws）。 指令跟随与对齐（Alignment）： 探讨如何通过指令微调（Instruction Tuning）将基础模型转化为能够执行复杂指令的助手。 人类反馈强化学习（RLHF）： 详细阐述奖励模型的构建、近端策略优化（PPO）在语言模型微调中的应用，以及如何用偏好数据对模型输出进行价值对齐。 涌现能力（Emergent Abilities）： 分析模型规模达到某一临界点后，性能发生的非线性跃迁，特别是思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术背后的推理机制。 2.3 知识注入与模型编辑 随着模型部署，实时知识更新变得至关重要。本章聚焦于如何在不进行昂贵完全微调的前提下，修改或注入特定事实知识： 参数高效微调（PEFT）： 深入讲解LoRA（Low-Rank Adaptation）的原理，包括低秩矩阵分解如何在不修改大部分预训练权重的情况下实现高效任务适应。 知识编辑技术： 探讨基于梯度的方法（如ROME）和基于检索的方法（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的区别与互补性，重点解析RAG系统如何通过动态检索外部知识库来增强LLM的准确性和时效性。 --- 第三部分：前沿应用场景与工程实践 本部分将视角转向具体的应用领域，展示如何利用上述理论工具解决复杂的现实问题，并强调模型部署和评估中的关键工程考量。 3.1 复杂推理与问答系统 多跳推理（Multi-Hop Reasoning）： 如何设计模型或提示策略，使其能够整合来自多个文档或上下文片段的信息来得出结论。 结构化数据到自然语言的转换（Text-to-SQL/Code）： 使用代码生成模型处理自然语言查询，重点分析语法约束的引入和验证过程。 3.2 跨模态学习与多模态融合 探讨语言模型如何与视觉信息（图像、视频）进行交互： 图像描述生成与视觉问答（VQA）： 融合Transformer与卷积网络/视觉Transformer（ViT）的机制。 统一表征空间： 分析CLIP模型中对比学习（Contrastive Learning）如何将文本和图像映射到共享的嵌入空间，实现零样本分类和搜索。 3.3 部署优化、延迟控制与安全性 任何先进的模型只有能高效运行才有价值。本章侧重于生产环境的挑战： 模型量化与剪枝： 从INT8到更低位宽的量化策略，以及结构化/非结构化剪枝对模型推理速度和内存占用的影响。 推理加速框架： 介绍如TensorRT、vLLM等推理引擎如何通过优化Kernel、批处理和KV Cache管理来降低LLM的延迟。 安全与可信赖AI： 探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御措施，如输入/输出的“护栏”（Guardrails）机制，确保生成内容符合伦理和事实标准。 --- 目标读者： 本书面向对深度学习有基础了解，希望深入掌握现代NLP技术栈的工程师、研究人员、数据科学家以及高阶计算机科学专业学生。阅读本书需要具备扎实的线性代数、概率论基础，并熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch）。本书的最终目标是培养读者构建下一代智能系统的能力，而非仅仅停留在模型调用的层面。

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