行銷力超實用圖鑑：一看就懂的行銷入門超圖解！數位新時代下通用的經典法則，到社群經營全蒐錄的超圖解指南 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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平野敦士卡爾

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好的，這裏為您提供一份關於另一本圖書的詳細簡介，內容不涉及您提到的那本“行銷力超實用圖鑑”： --- 圖書名稱： 深度學習在自然語言處理中的前沿應用：從Transformer架構到大型語言模型的實戰指南 作者： 李明華、王靜儀 齣版日期： 2024年5月 齣版社： 科技前沿齣版社 圖書簡介 在人工智能飛速發展的浪潮中，自然語言處理（NLP）已成為最受矚目的領域之一。隨著計算資源的爆炸性增長和演算法的持續創新，機器理解和生成人類語言的能力達到瞭前所未有的高度。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用：從Transformer架構到大型語言模型的實戰指南》，旨在為具有一定機器學習基礎的讀者，提供一個全麵、深入且實用的學習路徑，探討當前最尖端的NLP技術及其在實際應用中的部署策略。 本書內容結構嚴謹，從基礎理論迴顧到最新的模型架構解析，再到複雜的實戰案例分析，層層遞進，確保讀者能夠真正掌握核心知識並具備獨立解決問題的能力。 第一部分：理論基礎與演進脈絡 本部分迴溯瞭NLP的發展歷程，重點梳理瞭從傳統的統計模型到基於神經網絡的錶示學習的轉變。特別強調瞭詞嵌入（Word Embeddings）技術的突破，如Word2Vec、GloVe的原理與局限性。隨後，將焦點轉嚮序列到序列（Seq2Seq）模型，詳細解析瞭循環神經網絡（RNN）及其變體LSTM和GRU在處理序列數據時的優勢與梯度消失/爆炸問題的解決方案。這為理解後續更複雜的注意力機製奠定瞭堅實的基礎。 第二部分：Transformer 架構的深度剖析 Transformer架構的齣現徹底顛覆瞭傳統的NLP模型設計範式，成為當代所有頂級語言模型的核心基石。本書用極大的篇幅，對Transformer的內部結構進行瞭詳盡的拆解。 首先，我們詳細解釋瞭自注意力機製（Self-Attention）的數學原理，包括如何計算Query、Key和Value嚮量，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何增強模型的錶徵能力。接著，深入探討瞭位置編碼（Positional Encoding）在非循環架構中引入序列信息的重要性。 我們不僅講解瞭Encoder和Decoder的堆疊方式，還專門開闢章節，對比分析瞭基於純Encoder（如BERT傢族）和基於Encoder-Decoder（如T5）架構的設計哲學及其適用場景。讀者將清晰理解自迴歸（Autoregressive）與自編碼（Autoencoding）預訓練目標的差異。 第三部分：大型語言模型（LLMs）的訓練與微調 隨著參數規模的增加，語言模型的性能呈指數級增長，催生瞭GPT係列、Llama等大型語言模型。本書著重探討瞭LLMs的生命週期管理： 1. 預訓練策略： 深入探討瞭海量無標註數據的清洗、分詞器（Tokenizer）的構建，以及大規模平行計算（如模型並行、數據並行、流水線並行）在分佈式訓練中的實施細節。 2. 指令微調（Instruction Tuning）： 解釋瞭如何通過高品質的指令數據集，將基礎模型轉化為能夠理解和執行人類指令的對話模型。 3. 對齊技術（Alignment）： 詳細介紹瞭強化學習與人類反饋（RLHF）的完整流程，包括獎勵模型的訓練、PPO演算法的應用，確保模型輸齣的安全性和有用性。 第四部分：高級應用與實戰案例 理論知識必須結閤實戰纔能發揮最大價值。本部分聚焦於當前NLP領域的熱點應用場景，並提供基於PyTorch和Hugging Face Transformers庫的完整程式碼範例： 知識密集型問答係統（KQA）： 介紹如何結閤檢索增強生成（RAG）框架，使用嚮量資料庫（如Milvus/Pinecone）來擴展模型的知識邊界，有效解決幻覺（Hallucination）問題。 文本生成與摘要： 比較瞭抽取式和生成式摘要的優劣，並探討瞭針對特定風格和領域進行文本風格遷移的技術。 跨語言理解： 分析瞭多語言模型（如XLM-R）的訓練機製，並演示瞭零樣本（Zero-shot）和少樣本（Few-shot）跨語言任務的實現。 模型量化與部署優化： 針對LLMs在邊緣設備或資源受限服務器上的部署挑戰，本書詳細介紹瞭如知識蒸餾（Knowledge Distillation）、權重剪枝（Pruning）和低秩適應（LoRA/QLoRA）等高效微調和推理優化技術，力求在保持性能的同時大幅降低運行成本。 本書特色 實戰導嚮： 每一章節後附有可運行的程式碼實例，讀者可以直接在自己的環境中復現和修改。 深度結閤開源生態： 以最流行的Hugging Face生態係統為核心，教授如何利用社區資源加速開發進程。 前瞻性內容： 涵蓋瞭近期學術界和工業界關注的最新研究成果，確保讀者知識的時效性。 圖錶輔助理解： 複雜的網路結構和演算法流程均配有精確的示意圖，有助於讀者直觀掌握抽象概念。 目標讀者： 希望從傳統機器學習轉嚮深度學習NLP領域的研究人員和學生。 正在開發或部署涉及文本分析、機器翻譯、聊天機器人等應用程式的工程師。 尋求全麵瞭解當代語言模型技術棧的技術經理或架構師。 掌握本書內容，您將能從容應對當前複雜多變的NLP挑戰，並具備構建下一代智能語言應用係統的實戰能力。