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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编辑推荐

"在不到4 年的时间里，Transformer 模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP 社区崭露头角，打破了过去30 年的记录。BERT、T5 和GPT 等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此，斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语，用于定义基于巨型预训练Transformer 的一系列大型语言模型。所有这些进步都归功于一些简单的想法。《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》可作为所有对Transformer 工作原理感兴趣的人的参考书。作者在理论和实践两方面都做出了出色的工作，详细解释了如何逐步使用Transformer。阅读完本书后，你将能使用这一最优选的技术集合来增强你的深度学习应用能力。本书在详细介绍BERT、RoBERTa、T5 和GPT-3 等流行模型前，先讲述了Transformer 的架构以便为你的学习奠定坚实基础。本书还讲述了如何将Transformer 应用于许多用例，如文本摘要、图像标注、问答、情感分析和假新闻分析等。如果你对这些主题感兴趣，那么本书绝对是值得一读的。 ——Antonio Gulli Google 工程总监Antonio Gulli"

内容简介

《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》由(法)丹尼斯·罗斯曼著

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Moët 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
1.1Transformer的生态系统
1.1.1工业4.0
1.1.2基础模型
1.2使用Transformer优化NLP模型
1.3我们应该使用哪些资源
1.3.1Transformer4.0无缝API的崛起
1.3.2选择即用型API驱动库
1.3.3选择Transformer模型
1.3.4工业4.0AI专家的技能要求
1.4本章小结
1.5练习题
第2章Transformer模型架构入门
2.1Transformer的崛起：注意力就是一切
2.1.1编码器堆叠
2.1.2解码器堆叠
2.2训练和性能
2.3HuggingFace的Transformer模型
2.4本章小结
……

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

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