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news 2025/8/12 19:18:15

做盈利网站怎么备案,合肥网站制作推广,宝鸡做网站的公司电话,网站框架设计好后怎么做今天给大家推荐一本丹尼斯罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程<<大模型应用解决方案> 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！Google工程总监Antonio Gulli作序，这含金量不…

今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程<<大模型应用解决方案> 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！Google工程总监Antonio Gulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！

这本书犹如一道闪电，照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书，更是一把钥匙，为我打开了通往AI新世界的大门。

书中详细阐述了Transformer架构的奥妙，让我对这个神奇的技术有了更深入的了解。从GPT-3到ChatGPT，再到GPT-4，这些强大的模型在书中得到了详尽的介绍和对比。我仿佛置身于一个庞大的实验室，亲眼见证了这些模型如何在海量数据中挖掘出语言的规律，从而生成出令人惊叹的文本。

书中还详细讲解了如何构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等实用技能。这些步骤虽然看似繁琐，但在作者的笔下却变得生动有趣。我仿佛在跟着一位导师，一步步从零开始，亲手打造属于自己的RoBERTa模型。那种成就感，简直无法用言语来形容。

这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本启迪心灵的读物。它让我看到了AI技术的无限可能，也让我更加坚定了在AI领域深耕的决心。我相信，在未来的日子里，我会继续探索这个神奇的世界，用科技让复杂的世界变得更简单。

书籍目录

第1 章 Transformer 模型介绍

1.1 Transformer 的生态系统
1.2 使用Transformer 优化NLP模型
1.3 我们应该使用哪些资源
1.4 本章小结
1.5 练习题

第2 章 Transformer 模型架构入门

2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切
2.2 训练和性能
2.3 Hugging Face 的Transformer模型
2.4 本章小结
2.5 练习题

第3 章微调BERT 模型

3.1 BERT 的架构
3.2 微调BERT
3.3 本章小结
3.4 练习题

第4 章从头开始预训练RoBERTa模型

4.1 训练词元分析器和预训练Transformer
4.2 从头开始构建Kantai BERT
4.3 后续步骤
4.4 本章小结
4.5 练习题

第5 章使用Transformer 处理下游NLP 任务

5.1 Transformer 的转导与感知
5.2 Transformer 性能与人类基准
5.3 执行下游任务
5.4 本章小结
5.5 练习题

第6 章机器翻译

6.1 什么是机器翻译
6.2 对WMT 数据集进行预处理
6.3 用BLEU 评估机器翻译
6.4 Google 翻译
6.5 使用Trax 进行翻译
6.6 本章小结
6.7 练习题

第7 章 GPT-3

7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP
7.2 OpenAI GPT Transformer模型的架构
7.3 使用GPT-2 进行文本补全
7.4 训练自定义GPT-2 语言模型
7.5 使用OpenAI GPT-3
7.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出
7.7 微调GPT-3
7.8 工业4.0 AI 专家所需的技能
7.9 本章小结
7.10 练习题

第8 章文本摘要(以法律和财务文档为例)

8.1 文本到文本模型
8.2 使用T5 进行文本摘要
8.3 使用GPT-3 进行文本摘要
8.4 本章小结
8.5 练习题

第9 章数据集预处理和词元分析器

9.1 对数据集进行预处理和词元分析器
9.2 深入探讨场景4 和场景5
9.3 GPT-3 的NLU 能力
9.4 本章小结
9.5 练习题

第10 章基于BERT 的语义角色标注

10.1 SRL 入门
10.2 基于BERT 模型的SRL
实验
10.3 基本示例
10.4 复杂示例
10.5 SRL 的能力范围
10.6 本章小结
10.7 练习题

第11 章使用Transformer 进行问答

11.1 方法论
11.2 方法0：试错法
11.3 方法1：NER
11.4 方法2：SRL
11.5 后续步骤
11.6 本章小结
11.7 练习题

第12 章情绪分析

12.1 入门：使用Transformer进行情绪分析
12.2 斯坦福情绪树库(SST)
12.3 通过情绪分析预测客户行为
12.4 使用GPT-3 进行情绪分析
12.5 工业4.0 依然需要人类
12.6 本章小结
12.7 练习题

第13 章使用Transformer 分析假新闻

13.1 对假新闻的情绪反应
13.2 理性处理假新闻的方法
13.3 在我们继续之前
13.4 本章小结
13.5 练习题

第14 章可解释AI

14.1 使用BertViz 可视化Transformer
14.2 LIT
14.3 使用字典学习可视化Transformer
14.4 探索我们无法访问的模型
14.5 本章小结
14.6 练习题

第15 章从NLP 到计算机视觉

15.1 选择模型和生态系统
15.2 Reformer
15.3 DeBERTa
15.4 Transformer 视觉模型
15.5 不断扩大的模型宇宙
15.6 本章小结
15.7 练习题

第16 章 AI 助理

16.1 提示工程
16.2 Copilot
16.3 可以执行领域特定任务的GPT-3 引擎
16.4 基于Transformer 的推荐系统
16.5 计算机视觉
16.6 数字人和元宇宙
16.7 本章小结
16.8 练习题

第17 章 ChatGPT 和GPT-4

17.1 超越人类NLP 水平的Transformer 模型：ChatGPT和GPT-4
17.2 ChatGPT API
17.3 使用ChatGPT Plus 编写程序并添加注释
17.4 GPT-4 API
17.5 高级示例
17.6 可解释AI(XAI)和Whisper语音模型
17.7 使用DALL-E 2 API入门
17.8 将所有内容整合在一起
17.9 本章小结
17.10 练习题

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

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