60多种Transformer架构一网打尽!世界上第一本全面解析Transformer的神书

从小白到专家:DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索(DeepSeek)推出的一系列大语言模型,涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性:优化了推理和训练效率,适合多种应用场景。灵活性:支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配:适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能,合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。 阅读详情

Transformer架构,作为当今几乎所有尖端大型语言模型架构的核心组成部分。

可以说是一个必学的架构,但是关于Transformer系统性的教程书可以说是没有。

我也是无意中在网上发现了世界上第一本全面解析Transformer的综合性书籍。

Transformers for Machine Learning

这本书涵盖 60多个Transformer****架构 和对应的知识及技巧,技术包括 语音、文本、时间序列和计算机视觉 等方向,

Transformers for Machine Learning

最重要的是这本书是从 研究生视角 出发撰写的(只需要本科基础),大家可以轻松读懂。

来自本书前言

教程书和代码一起打包好了,大家可以任意添加一位小助手获取(长按二维码图片添加既可),记得发送文章标题截图给小助手哦!

这本书的评价也非常不错

亚马逊评价

一些差评也是因为kindle上公式显示有问题**(PDF版本没有这个问题,大家可以放心学)**

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本书目录

01

深度学习与Transformer:入门指南

02

Transformer基础与概览

03

基于Transformer的双向编码器表示(BERT)

04

多语言Transformer架构解析

05

Transformer的改进与变体

06

预训练与领域特定的Transformer模型

07

Transformer的可解释性与透明度技术

从基础到进阶(还包含实际案例和代码)

这本书不仅仅是只对Transformer进行了简单的解释,而是每种架构都包含了 实用提示和技巧 以及如何在 实战中 使用它们,相信通过这本书大家都可以轻松掌握Transformer。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统 在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。 阅读详情

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书中涵盖了60多个Transformer架构,以及与之对应的知识和技巧,无论你是在语音识别、文本分析、时间序列还是计算机视觉等领域探索,这本书都能满足你的需求。

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讲Transformer自然语言处理的经典神书!几乎跪着读完!!

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构,并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务,以及Transformer模型生成文本的能力,还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务,并介绍了用于此任务的度量指标。

qkh1234567的博客 638

不看后悔!第一本全面详解Transformer的综合性书籍!284页pdf下载

还有Transformer的可解释性技术,也都给你讲明白了。就深入聊聊序列到序列模型,还有它的一些局限性。然后重点讲解Transformer的各种组件,像注意力机制、多头注意力、位置编码这些,都讲得很清楚,你一看就懂。,还有相关的知识和技巧,不管你是搞语音、文本、时间序列还是计算机视觉的,都能用得上。总之,这本书就是Transformer架构的百科全书,不管你是初学者还是有一定基础的,都值得一读。先带你回顾一下Transformer架构的发展历史,看看它怎么影响学术界和工业界的。

学姐带你玩AI的博客 1293

回顾60多种transformer研究,一文总结遥感领域最新进展

来源:机器之心过去十年,基于深度学习的算法在遥感图像分析中得到广泛应用。最初引入到 NLP 领域的 transformer 已经渗透到计算机视觉领域。遥感社区也是如此,他们见证了视觉 transformer 用于各种任务的增加。不过,到目前为止许多调查都集中在计算机视觉中的 transformer,而关于遥感方面的调查却很少。本文系统回顾了遥感中使用基于 transformer 的最新进展,多达 ...

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Transformer架构解析

Transformer是一种在自然语言处理领域中引起了革命性变革的模型架构。它首次被提出于2017年的论文中,由Google的研究团队提出。这篇论文开创了一种全新的模型架构,成为了许多自然语言处理任务的基础,如机器翻译、文本摘要、对话生成等。随后许多基于Transformer的变种模型也相继涌现,例如BERT、GPT等,进一步推动了自然语言处理领域的发展。

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Python_金钱豹
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