基于GPT-3\ChatGPT\GPT-4等Transformer架构的自然语言处理--聚文网

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内容简介

Transformer正在颠覆A|领域。市面上有这么多平台和Transformer 模型，哪些最符合你的需求？《基于GPT-3、ChatGPT 、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。本书分步展示如何微调 GPT-3等预训练模型，研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你消除对假新闻的焦虑（详见第13章）。从书中可了解到，诸如 OpenAI的高级平台将 Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT 和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到 Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来解决NLP问题。

作者简介

Denis Rothman 毕业于法国巴黎索邦大学和狄德罗大学，设计了首批获得专利的编码和嵌入系统，编写了首批获得专利的AI 认知机器人和机器人。他的职业生涯始于为Mo？t et Chandon 提供NLP(自然语言处理)聊天机器人，并为空中客车公司(前身为Aerospatiale)提供AI 战术防御优化器。此后，Denis 为IBM 和奢侈品牌开发了AI资源优化器，并最终发展为在全球范围内使用的APS(高级规划和调度)解决方案。

第1章 Transformer模型介绍第2章 Transformer模型架构入门第3章微调BERT模型第4章从头开始预训练RoBERTa模型第5章使用Transformer处理下游NLP任务第6章机器翻译第7章 GPT-3 第8章文本摘要（以法律和财务文档为例）第9章数据集预处理和词元分析器第10章基于BERT的语义角色标注第11章使用Transformer进行问答第12章情绪分析第13章使用Transformer分析假新闻第14章可解释AI 第15章从NLP到计算机视觉第16章 AI助理第17章 ChatGPT和GPT-4 附录A Transformer模型术语附录B Transformer模型的硬件约束附录C 使用GPT-2进行文本补全附录D 使用自定义数据集训练GPT-2模型附录E 练习题答案参考资料

基于GPT-3\ChatGPT\GPT-4等Transformer架构的自然语言处理

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