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这本书犹如一道闪电照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书更是一把钥匙为我打开了通往AI新世界的大门。 书中详细阐述了Transformer架构的奥妙让我对这个神奇的技术有了更深入的了解。从GPT-3到ChatGPT再到GPT-4这些强大的模型在书中得到了详尽的介绍和对比。我仿佛置身于一个庞大的实验室亲眼见证了这些模型如何在海量数据中挖掘出语言的规律从而生成出令人惊叹的文本。
书中还详细讲解了如何构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等实用技能。这些步骤虽然看似繁琐但在作者的笔下却变得生动有趣。我仿佛在跟着一位导师一步步从零开始亲手打造属于自己的RoBERTa模型。那种成就感简直无法用言语来形容。
这本书不仅仅是一本技术书籍更是一本启迪心灵的读物。它让我看到了AI技术的无限可能也让我更加坚定了在AI领域深耕的决心。我相信在未来的日子里我会继续探索这个神奇的世界用科技让复杂的世界变得更简单。
书籍目录
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-3
7.1 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AI
14.1 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16.2 Copilot16.3 可以执行领域特定任务的GPT-3 引擎16.4 基于Transformer 的推荐系统16.5 计算机视觉16.6 数字人和元宇宙16.7 本章小结16.8 练习题
第17 章 ChatGPT 和GPT-4
17.1 超越人类NLP 水平的Transformer 模型ChatGPT和GPT-417.2 ChatGPT API17.3 使用ChatGPT Plus 编写程序并添加注释17.4 GPT-4 API17.5 高级示例17.6 可解释AI(XAI)和Whisper语音模型17.7 使用DALL-E 2 API入门17.8 将所有内容整合在一起17.9 本章小结17.10 练习题
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
