人工智慧與深度學習--理論與Python實踐 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃日鉦

圖書標籤:

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深入解析自然語言處理前沿技術與應用：基於Transformer架構的實踐指南 圖書定位： 本書旨在為具備一定編程基礎和機器學習初步知識的讀者，提供一套係統、深入且高度實戰化的自然語言處理（NLP）技術棧指南。我們聚焦於當前NLP領域最具影響力的核心模型——Transformer架構，並結閤最新研究成果，輔以詳盡的Python代碼示例與工程實踐案例，確保讀者不僅理解理論精髓，更能掌握落地部署的技能。 目標讀者： 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的研究生及高年級本科生。 希望從傳統NLP方法轉嚮深度學習模型，尤其是Transformer模型應用的數據科學傢和工程師。 對大語言模型（LLM）的底層原理、訓練優化及實際部署感興趣的開發者。 需要將NLP技術集成到實際商業産品中的軟件架構師和技術主管。 本書結構與內容詳述： 本書共分為七大部分，層層遞進，從基礎概念構建到復雜模型的全生命周期管理，力求全麵覆蓋現代NLP的各個關鍵環節。 --- 第一部分：NLP 基礎迴顧與深度學習基石 (Foundations of Deep Learning for NLP) 本部分將快速迴顧NLP領域的基礎知識，並為後續深入Transformer打下堅實的深度學習基礎。 1. 文本錶示的演進： 從獨熱編碼（One-Hot）、TF-IDF到詞嵌入（Word Embeddings）。深入探討Word2Vec（CBOW與Skip-Gram）的數學原理與訓練優化，並對比GloVe和FastText的優勢與局限性。 2. 循環神經網絡（RNN）的局限性： 詳細分析標準RNN在處理長距離依賴（Long-Term Dependencies）時麵臨的梯度消失/爆炸問題。 3. 門控機製的引入： 詳述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構（遺忘門、輸入門、輸齣門等），並通過PyTorch/TensorFlow框架實現一個簡單的序列分類任務，直觀感受其性能提升。 4. 注意力機製（Attention Mechanism）的萌芽： 介紹Seq2Seq模型中的“軟注意力”機製，解釋它如何剋服固定長度上下文嚮量的瓶頸，為自注意力機製的誕生鋪平道路。 --- 第二部分：Transformer 架構的徹底解構 (Deconstructing the Transformer Architecture) 這是本書的核心技術章節，我們將逐層剖析奠定現代NLP基礎的Transformer模型。 1. Transformer的宏觀藍圖： 概述Encoder-Decoder結構，以及並行處理的革命性意義。 2. 核心組件——自注意力機製（Self-Attention）： Q/K/V的計算： 詳細解釋查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）矩陣的綫性變換過程。 縮放點積注意力（Scaled Dot-Product Attention）： 深入探討除以 $sqrt{d_k}$ 的數學動機——防止梯度過小或過大。 多頭注意力（Multi-Head Attention）： 分析並行計算多個注意力子空間（Heads）如何捕獲文本中不同方麵的語義關係。 3. 位置編碼（Positional Encoding）： 解釋為何Transformer需要位置信息，並對比絕對位置編碼（正弦/餘弦函數）與相對位置編碼（如T5中的應用）。 4. 前饋網絡與殘差連接： 解釋殘差連接（Residual Connection）和層歸一化（Layer Normalization）在保證深層網絡訓練穩定性的關鍵作用。 --- 第三部分：預訓練模型的崛起與生態 (The Rise of Pre-trained Models) 本部分聚焦於如何利用海量無標簽數據對Transformer進行高效預訓練，形成強大的語言模型。 1. BERT傢族的深入剖析： MLM（Masked Language Modeling）： 講解BERT如何通過隨機遮蓋（Masking）輸入，學習雙嚮上下文錶示。 NSP（Next Sentence Prediction）： 討論NSP的有效性及其在後續模型（如RoBERTa）中被移除的原因。 模型結構差異： 對比BERT、RoBERTa、ALBERT在參數共享和訓練目標上的區彆。 2. 生成式模型的代錶——GPT係列： 解釋Decoder-only架構如何通過單嚮（Causal）語言建模實現文本的自迴歸生成。 3. 跨模態與多任務預訓練模型： 簡要介紹如BART、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何統一處理多種NLP任務，以及它們在Encoder-Decoder框架下的優勢。 --- 第四部分：主流NLP任務的微調與實踐 (Fine-Tuning for Core NLP Tasks) 本章將詳細展示如何將預訓練模型應用於具體的下遊任務，並提供實戰代碼。 1. 文本分類與情感分析： 使用Hugging Face Transformers庫，通過添加一個簡單的綫性層實現序列分類（Sequence Classification）。 2. 命名實體識彆（NER）與序列標注： 講解Token級彆標注的挑戰，以及如何使用BERT的Token分類頭（Token Classification Head）進行標注。 3. 問答係統（QA）： 區分抽取式問答（Extractive QA，如SQuAD數據集）和生成式問答。重點演示如何使用BERT對上下文進行邊界預測。 4. 文本摘要與機器翻譯： 針對Encoder-Decoder模型（如T5），展示其在抽象式摘要（Abstractive Summarization）和神經機器翻譯（NMT）中的應用策略。 --- 第五部分：大語言模型（LLM）的底層優化與高效訓練 (LLM Optimization and Efficient Training) 隨著模型規模的爆炸性增長，如何用有限的資源訓練和部署超大模型成為關鍵挑戰。 1. 高效微調技術（PEFT）： LoRA (Low-Rank Adaptation)： 詳細介紹如何通過注入低秩矩陣來顯著減少需要訓練的參數量，同時保持接近全參數微調的效果。 Prompt Tuning與Prefix Tuning： 探討軟提示（Soft Prompts）如何通過優化輸入空間的連續嚮量來引導模型行為，而不是修改模型權重。 2. 模型量化（Quantization）： 介紹從FP32到INT8、甚至INT4的精度降低策略，分析其對模型性能（Perplexity）和推理速度（Latency）的影響。 3. 分布式訓練策略： 深入解析數據並行（Data Parallelism）、模型並行（Model Parallelism）和流水綫並行（Pipeline Parallelism）在超大規模模型（如韆億參數級彆）訓練中的應用和實現框架（如DeepSpeed, FSDP）。 --- 第六部分：推理優化與部署工程 (Inference Optimization and Deployment Engineering) 訓練好的模型必須高效運行纔能産生商業價值。本部分專注於模型部署的工程化環節。 1. 推理加速技術： 介紹模型剪枝（Pruning）以減少計算量，以及模型蒸餾（Knowledge Distillation）用小模型模仿大模型的行為。 2. 高性能推理框架： 探討使用TensorRT、OpenVINO等專業推理引擎對模型進行圖優化（Graph Optimization）和內核融閤（Kernel Fusion）的流程。 3. 服務化部署實踐： 使用Flask/FastAPI搭建模型API，並結閤Docker容器化技術，實現模型服務的快速部署與彈性伸縮。探討批處理（Batching）對吞吐量（Throughput）的優化作用。 --- 第七部分：倫理、偏見與前沿展望 (Ethics, Bias, and Future Directions) 本書的最後一部分，著眼於NLP技術的社會責任和未來發展方嚮。 1. 模型中的偏見（Bias）： 分析訓練數據如何導緻模型繼承和放大社會偏見（如性彆、種族偏見），並探討去偏見（Debiasing）的技術嘗試。 2. 可解釋性（Explainability）： 介紹LIME、SHAP等工具如何幫助我們理解Transformer在特定決策中關注瞭輸入文本的哪些部分。 3. Agentic AI與檢索增強生成（RAG）： 展望未來，重點介紹RAG架構如何通過外部知識庫（嚮量數據庫）彌補LLM知識的滯後性，從而構建更可靠、可溯源的智能體係統。 本書特色： 代碼驅動： 全書代碼基於當前業界主流的PyTorch框架，並大量采用Hugging Face生態係統，確保代碼的現代化和可遷移性。 深度剖析： 不滿足於API調用，對Attention機製、損失函數和訓練策略進行數學層麵的詳盡推導。 實戰導嚮： 從數據準備到模型部署，覆蓋完整MLeOps流程中的關鍵步驟。 通過閱讀本書，讀者將建立起對現代NLP技術棧的全麵、深入且實用的理解，有能力在復雜的工業場景中設計、訓練和部署最前沿的語言模型解決方案。