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说明:从1-2印次开始换封面,两种封面随机发货。 在不到4 年的时间里,Transformer 模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP 社区崭露头角,打破了过去30 年的记录。BERT、T5 和GPT 等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了 基础模型 这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer 的一系列大型语言模型。所有这些进步都归功于一些简单的想法。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》可作为所有对Transformer 工作原理感兴趣的人的参考书。作者在理论和实践两方面都做出了出色的工作,详细解释了如何逐步使用Transformer。阅读完本书后,你将能使用这一最先进的技术集合来增强你的深度学习应用能力。本书在详细介绍BERT、RoBERTa、T5 和GPT-3 等流行模型前
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基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 9787302648727
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302648727 Author 作者 (法)丹尼斯·罗斯曼 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 376页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2024-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型,哪些*你的需求?将*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
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