大模型好书推荐丨爆火全网的大语言模型黑书！这本书内行人全都在学！（附pdf）

本文主要是介绍大模型好书推荐丨爆火全网的大语言模型黑书！这本书内行人全都在学！（附pdf），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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==🆓

在这里插入图片描述

《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BERT
3.3 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Transformer
4.2 从头开始构建Kantai BERT
4.3 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-3

7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP
7.2 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-3
7.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出
7.7 微调GPT-3
7.8 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5
9.3 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1：NER
11.4 方法2：SRL
11.5 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AI

14.1 使用BertViz 可视化Transformer
14.2 LIT
14.3 使用字典学习可视化Transformer
14.4 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 Reformer
15.3 DeBERTa
15.4 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🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

PDF一览：

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

这篇关于大模型好书推荐丨爆火全网的大语言模型黑书！这本书内行人全都在学！（附pdf）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！