业内大佬强推的一本LLM大模型BERT神书！看完头皮发麻！（附PDF）

给大家推荐一本业内大佬强推的一本LLM大模型书籍——《BERT基础教程：Transformer大模型实战》

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这是一本关于自然语言处理（NLP）的书籍，专注于谷歌公司开发的BERT模型。这本书由印度作者苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran）撰写，周参翻译。

这本书从浅入深地介绍了BERT模型的工作原理、各种变体及其应用。它包含了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型以及如何使用该模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别等下游任务。此外，书中还展示了如何将BERT模型应用于多种语言。

目录

前言

第一部分 开始使用BERT

第1章 Transformer概览

1.1 Transformer简介

1.2 理解编码器

1.3 理解解码器

1.4 整合编码器和解码器

1.5 训练Transformer

1.6 小结

1.7 习题

1.8 深入阅读

第2章 了解BERT模型

2.1 BERT的基本理念

2.2 BERT的工作原理

2.3 BERT的配置

2.4 BERT模型预训练

2.5 子词词元化算法

2.6 小结

2.7 习题

2.8 深入阅读

第3章 BERT实战

3.1 预训练的BERT模型

3.2 从预训练的BERT模型中提取嵌入

3.3 从BERT的所有编码器层中提取嵌入

3.4 针对下游任务进行微调

3.5 小结

3.6 习题

3.7 深入阅读第二部分 探索BERT变体

第4章 BERT变体（上）：ALBERT、RoBERTa、ELECTRA和SpanBERT

4.1 BERT的精简版ALBERT

4.2 从ALBERT中提取嵌入

4.3 了解RoBERTa

4.4 了解ELECTRA

4.5 用SpanBERT预测文本段

4.6 小结

4.7 习题

4.8 深入阅读

第5章 BERT变体（下）：基于知识蒸馏

5.1 知识蒸馏简介

5.2 DistilBERT模型——BERT模型的知识蒸馏版本

5.3 TinyBERT模型简介

5.4 将知识从BERT模型迁移到神经网络中

5.5 小结

5.6 习题

5.7 深入阅读

第三部分 BERT模型的应用

第6章 用于文本摘要任务的BERTSUM模型

6.1 文本摘要任务

6.2 为文本摘要任务微调BERT模型

6.3 理解ROUGE评估指标

6.4 BERTSUM模型的性能

6.5 训练BERTSUM模型

6.6 小结

6.7 习题

6.8 深入阅读

第7章 将BERT模型应用于其他语言

7.1 理解多语言BERT模型

7.2 M-BERT模型的多语言表现

7.3 跨语言模型

7.4 理解XLM-R模型7.5 特定语言的BERT模型

7.6 小结

7.7 习题

7.8 深入阅读

第8章 Sentence-BERT模型和特定领域的BERT模型

8.1 用Sentence-BERT模型生成句子特征

8.2 sentence-transformers库

8.3 通过知识蒸馏迁移多语言嵌入

8.4 特定领域的BERT模型：ClinicalBERT模型和BioBERT模型

8.5 小结

8.6 习题

8.7 深入阅读

第9章 VideoBERT模型和BART模型

9.1 VideoBERT模型学习语言及视频特征

9.2 了解BART模型

9.3 探讨BERT库

9.4 小结

9.5 习题

9.6 深入阅读

习题参考答案




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