ChatGPT红得发紫,强得让人类心悸。 但在它的背后,还隐藏着一位真正的大佬。 它的名字叫做——Transformer! 在大数据和人工智能时代,机器学习 (Machine Learning,ML) 和 深 度 学 习 (DeepLeamning,DL) 已经成为各行各业解决问题的有效方法,自然语言处理 (Natural Language Processing,NLP) 是深度学习的重要应用领域之一。在过去的二十年中,自然语言处理经历了翻天 覆地的变化:从传统的自然语言处理方法 (n-gram 语言模型、基于TF-IDF 的信息检索模型、独热编码文档术语矩阵等)到深度学习方法 (RNN、CNN、FFNN、LSTM 等),再到Transformer。
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作者简介
译者序
前言
第1部分 导论:相关领域的最新发展概述、环境安装和Hello World应用程序
第1章 从词袋到Transformer
第2章 Transformer的实践操作入门
第2部分 Transformer模型:从自编码模型到自回归模型
第3章 自编码语言模型
第4章 自回归和其他语言模型
第5章 微调文本分类语言模型
第6章 微调标记分类语言模型
第7章 文本表示
第3部分 高级主题
第8章 使用高效的Transformer
第9章 跨语言和多语言建模
第10章 部署Transformer模型
第11章 注意力可视化与实验跟踪
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