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内容简介：本书从理论基础、技术方法和现实应用三个维度展开论述。理论基础层面，阐释了分布外泛化的核心概念及其机器学习原理；技术方法层面，剖析了包括数据增强、对抗训练、因果推断等在内的分布外泛化增强方法，并分析了大语言模型特有的分布外泛化问题及其伴随的算法公平性挑战；现实应用层面，针对自然语言处理中的时序迁移、任务迁移和语言迁移三大应用场景，探讨了模型面临的泛化瓶颈，并提出了切实可行的优化方案。