353页《transformer》电子书

人工智能爱好者社区 2025-09-29 15:10
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介绍

Transformer正在颠覆AI领域。本书将引领你进入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

《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》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,甚至帮助你应对假新闻焦虑(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来决NLP问题


主要内容

• 了解用于解决复杂语言问题的新技术

• 将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比

• 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务

• 了解ViT和CLIP如何标注图像(包括模糊化),并使用DALL-E从文本生成图像

• 学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制



目录
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近两年LLM在学术界与工业界的发展大家都有目共睹。大模型作为新兴而迅速发展的技术,已跨越至多模态领域,涵盖语言、语音、视觉等,并细化为通用、行业及任务特定模型等,到了今年,以预训练LLM为代表的大模型PK上半场已然结束,接下来就要进入下半场大模型2.0时代了。

如果你想写大模型论文,但却没有合适的idea,我收集整理了来自QS前50名校大佬的大模型研究思路!这些idea都是从顶会论文中提炼出来的精华,冲刺CVPR/NIPS也不在话下!

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