哈喽大家好！最近有粉丝朋友喊我推荐一些大模型的学习书籍，我给大家推荐这么一本书，基于gbt3、gbt4等transform架构的自然语言处理。这是一本对transform工作原理感兴趣的人必读的书籍。亚马逊的评分是九点七分，内行人在睡不着的时候恨不得把全书都背诵完毕。
本书的写作目的是让读者能够掌握神经网络及深度学习的技术的基本原理。全书一共有十五张，作者在理论基础和时间方面都有着卓越的表现，详细的阐述了如何逐步运用全是多么技术。阅读完这本书，你将能熟练的掌握这项前沿的技术，提升你的深度学习应用能力。
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书中介绍bottle、robter、t5和gpt3等一些流行模型之前，先详细的讲解了全是form的架构，为你的学习打下坚实的基础。本书还展示了如何将全是父母应用于各种场景，如文本摘要、图像标注、问答、情感分析及假新闻分析等。如果你对这些主题感兴趣，这本书绝对值得一读。
我现在讲的这些还是很有限，如果你对大模型感兴趣，那建议你把这本书搅烂。这本书的pdf版本我已经帮你打包好了，在评论区领取。
目录在这：
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
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