今天给大家推荐一本4月份才新出的大型语言模型LLM的权威教程《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作序一堆大佬推荐这含金量不用多说不多bb开始介绍本教程内容主要内容• 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PDF书籍完整版本链接获取[CSDN大礼包大模型黑书 PDF 免费分享 点击免费获取]有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码领取《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。书籍目录如下第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BERT3.3 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Transformer4.2 从头开始构建Kantai BERT4.3 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-37.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP7.2 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-37.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出7.7 微调GPT-37.8 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59.3 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1NER11.4 方法2SRL11.5 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AI14.1 使用BertViz 可视化Transformer14.2 LIT14.3 使用字典学习可视化Transformer14.4 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 Reformer15.3 DeBERTa15.4 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 提示工程本书将带领你开发代码和设计提示(这是一项控制Transformer 模型行为的新的“编程”技能)。每一章都会使用Python、PyTorch 和TensorFlow 从头开始讲授语言理解的关键方面。你将学习原始Transformer、Google BERT、OpenAI GPT-3、T5 和其他几个模型的架构。最后一章将在前面16 章所学知识的基础上展示ChatGPT 和GPT-4 的增强能力。你将学会如何微调Transformer如何从头开始训练模型如何使用强大的API。PDF书籍完整版本链接获取[CSDN大礼包《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》 PDF 免费分享 点击免费获取]有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码领取PDF一览