Transformer正在顛覆AI領(lǐng)域。市面上有這么平臺(tái)和Transformer模型，哪些最符合你的需求？

將引領(lǐng)你進(jìn)入Transformer的世界，將講述不同模型和平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，指出如何消除模型的缺點(diǎn)和問(wèn)題。本書將引導(dǎo)你使用Hugging Face從頭開始預(yù)訓(xùn)練一個(gè)RoBERTa模型，包括構(gòu)建數(shù)據(jù)集、定義數(shù)據(jù)整理器以及訓(xùn)練模型等。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架構(gòu)的自然語(yǔ)言處理》分步展示如何微調(diào)GPT-3等預(yù)訓(xùn)練模型。研究機(jī)器翻譯、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本、文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音、問(wèn)答等NLP任務(wù)，并介紹解決NLP難題的技術(shù)，甚至幫助你應(yīng)對(duì)假新聞焦慮(詳見第13章)。
從書中可了解到，諸如OpenAI的高級(jí)平臺(tái)將Transformer擴(kuò)展到語(yǔ)言領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，并允許使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代碼。通過(guò)本書，你將了解到Transformer的工作原理以及如何實(shí)施Transformer來(lái)決NLP問(wèn)題。

主要內(nèi)容
? 了解用于解決復(fù)雜語(yǔ)言問(wèn)題的新技術(shù)
? 將GPT-3與T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比
? 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3執(zhí)行情感分析、文本摘要、非正式語(yǔ)言分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)
? 了解ViT和CLIP如何標(biāo)注圖像(包括模糊化)，并使用DALL-E從文本生成圖像
? 學(xué)習(xí)ChatGPT和GPT-4的高級(jí)提示工程機(jī)制