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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近日，斯坦福大学 2025 年春季的 CS336 课程「从头开始创造语言模型（Language Models from Scratch）」相关课程和材料现已在网上全面发布！
CS336 课程的目标是「引导学生完成开发自己的语言模型的整个过程，从而帮助他们全面理解语言模型。」该课程借鉴了操作系统课程中从零开始创建完整操作系统的教学方法，引导学生完成语言模型创建的各个环节，包括预训练的数据收集和清理、Transformer 模型的构建、模型训练以及部署前的评估。
我们邀请了研究自然语言处理、大语言模型、知识图谱，NLP应用211高校研究生导师-米卡老师7月10日晚18:30来解读这个课程,带大家深入研究大语言模型，感兴趣的同学可以扫二维码预约直播！
7月10日晚18:30直播👇

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