剧情简介：分享Transformer原理和大模型技术，针对不同企业环境，给出经典自然语言处理问题的解决方案。 Google 工程总监Antonio Gulli作序推荐！ Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？ 将引领你进入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。 本书分步展示如何微调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...(展开全部)
外文名：Transformers for Natural Language Processing:Build, Train, and Fine -tune Deep Neural Network Architectures for NLP with Python, Hugging Face, and OpenAl's GPT-3, ChatGPT, and GPT-4, Second Editon
作者：丹尼斯·罗斯曼著 叶伟民 译
出版社：清华大学出版社
ISBN：9787302648727
