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出版者:

作者:李蔷 编

出品人:

页数:138

译者:

出版时间:2010-6

价格:16.20元

装帧:

isbn号码:9787040290561

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介，旨在深入探讨和实践当前最先进的深度学习技术在处理和理解人类语言方面的创新与突破。 --- 图书简介：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 一、本书定位与目标读者 本书并非面向网页技术或前端开发的读者，而是为致力于自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）、数据科学以及高级机器学习研究的专业人士、研究生和高级爱好者量身打造的深度技术指南。 本书的核心聚焦于“深度学习”如何彻底革新NLP领域，从传统的统计模型迈向高性能的神经网络架构，特别是Transformer模型及其衍生技术在实际复杂任务中的部署与优化。 目标读者包括： 1. NLP算法工程师与研究人员： 需要掌握最新的模型架构（如LLaMA、GPT系列背后的原理）并将其应用于特定行业挑战。 2. AI/ML架构师： 负责设计、训练和部署大规模语言模型（LLMs）基础设施的专业人士。 3. 计算机科学专业高年级本科生与研究生： 作为深入学习高级NLP主题的参考教材。 4. 对前沿AI技术有浓厚兴趣的软件开发者： 希望将自然语言理解、生成或推理能力集成到其产品中的技术人员。 二、内容结构与深度解析 本书分为五大部分，层层递进，确保读者不仅理解理论，更能掌握工程实践。 第一部分：NLP的深度学习基础重塑 (Foundation Reforged) 本部分首先回顾了从词嵌入（Word Embeddings）到循环神经网络（RNNs）的演变，重点在于指出传统方法的局限性，为引入革命性的Transformer架构铺平道路。 高级词嵌入技术： 不仅仅是Word2Vec或GloVe，本书将深入探讨上下文依赖的嵌入（如ELMo）的内部机制，以及如何利用预训练模型中的静态层向量进行特征提取。 序列建模的瓶颈： 详细分析了RNN、LSTM、GRU在处理长距离依赖和并行计算上的固有缺陷，为注意力机制的出现提供理论支撑。 第二部分：Transformer架构的精髓与实现 (The Core of Transformer) 这是本书的技术核心。我们将全面拆解Google在2017年提出的Transformer架构，并探讨其在现代NLP任务中的基石地位。 自注意力机制（Self-Attention）： 深入解析Q (Query)、K (Key)、V (Value) 的计算过程，包括缩放点积注意力的数学推导，以及如何理解“多头注意力”的并行化优势。 编码器-解码器结构详解： 细致对比BERT（仅编码器）和GPT（仅解码器）等主流模型的结构差异，以及它们分别擅长的任务类型（理解 vs. 生成）。 位置编码（Positional Encoding）： 探讨绝对位置编码和相对位置编码（如RoPE）的差异及其对模型理解序列顺序能力的影响。 第三部分：预训练范式与大规模语言模型 (LLMs: Pre-training Paradigms) 本部分聚焦于当今NLP领域最具影响力的技术：大规模预训练模型的训练、微调和应用。 掩码语言模型（MLM）与下一个词预测（NSP/CLM）： 对比BERT和GPT系列在预训练目标函数上的差异，以及这些差异如何影响最终模型的行为模式。 指令微调与对齐（Instruction Tuning & Alignment）： 详细介绍如何通过高质量数据集（如Supervised Fine-Tuning, SFT）和人类反馈强化学习（RLHF/DPO）将基础模型转化为遵循人类指令的助手模型。这部分将详细拆解RLHF的奖励模型（Reward Model）训练过程。 高效微调技术（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）： 介绍LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix-Tuning等技术，使读者能够在资源有限的环境下，依然能够有效地适应或定制大型基础模型。 第四部分：前沿应用场景与复杂推理 (Advanced Applications and Reasoning) 本书不满足于基础的文本分类和命名实体识别，而是深入探讨需要复杂推理和知识整合的前沿应用。 知识增强的生成（Knowledge-Grounded Generation）： 探讨如何将外部知识库（如知识图谱）通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术融入到LLM的生成过程中，以缓解“幻觉”问题。 链式思考（Chain-of-Thought, CoT）与思维树（Tree-of-Thought, ToT）： 解析这些提示工程（Prompt Engineering）技巧背后的模型内在推理机制，并提供在数学问题解决、逻辑推理等复杂任务中的实战案例。 多模态融合的初步探索： 简要介绍如何将视觉特征（如CLIP的文本编码器）与语言模型结合，实现跨模态的理解和生成任务。 第五部分：模型部署与工程化挑战 (Deployment and Engineering) 最终，本书将讨论如何将训练好的巨型模型投入生产环境，重点关注效率和成本控制。 模型量化与剪枝（Quantization and Pruning）： 介绍INT8、FP8量化技术，以及结构化和非结构化剪枝对模型推理速度和内存占用的实际影响分析。 高效推理框架： 比较vLLM、TensorRT-LLM等高性能推理引擎的内核优化策略，如连续批处理（Continuous Batching）。 可解释性（XAI in NLP）： 探讨LIME和SHAP等工具在分析大型模型决策过程中的应用局限性，并介绍一些基于注意力权重分析的可解释方法。 三、本书特色 1. 重实践，轻理论： 每一个核心概念（如自注意力、RLHF的奖励模型）都配有使用PyTorch或TensorFlow实现的可复现代码示例。 2. 聚焦最新进展： 涵盖2023年至2024年间工业界和学术界最关注的LLM对齐、PEFT和RAG技术。 3. 系统性架构讲解： 不将Transformer视为黑箱，而是从矩阵运算层面彻底解释其并行化的核心优势。 本书将带领读者跨越基础知识的门槛，直接进入当前人工智能研究和产业应用的最前沿阵地。

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