大模型书籍 | 从入门到精通大模型就看一这一本《掌握Transformer：从零开始构建SOTA模型》（附PDF）

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01 书籍介绍

基于Transformer的语言模型已经在自然语言处理（NLP）研究中占据主导地位，现已成为一种新的范式。通过本书，您将学习如何使用Python Transformers库构建各种基于Transformer的NLP应用程序。

本书通过向您展示如何编写您的第一个hello-world程序来介绍Transformers。然后，您将学习tokenizer的工作原理以及如何训练自己的tokenizer。

随着学习的深入，您将探索自编码模型（如BERT）和自回归模型（如GPT）的架构。您将了解如何训练和微调模型来解决各种自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）问题，包括文本分类、标记分类和文本表示。

本书还帮助您学习如何解决挑战性问题，如计算资源有限的长上下文NLP任务。您还将处理多语言和跨语言问题，通过监控模型的性能来优化模型，并了解如何将这些模型拆解为可解释性和可解释性。最后，您将能够在生产环境中部署您的Transformer模型。

通过阅读本NLP书籍，您将学习如何使用Transformers解决高级NLP问题并使用高级模型。

学习内容包括：

- 使用Transformers库探索最先进的NLP解决方案

- 使用任何Transformer架构在任何语言中训练语言模型

- 微调预训练语言模型以执行多个下游任务

- 选择适合训练、评估和生产端到端解决方案的框架

- 亲身体验使用TensorBoard和Weights＆Biases

- 可视化Transformer模型的内部表示以实现可解释性

本书适合深度学习研究人员、实践型NLP从业者以及希望以Transformers开始自己学习之旅的机器学习/NLP教育工作者和学生。具备初级的机器学习知识和扎实的Python掌握能力将有助于您从本书中获得最大的收益。

02 作者简介

Savaş Yıldırım毕业于伊斯坦布尔工业大学计算机工程系，拥有自然语言处理（NLP）的博士学位。目前，他是土耳其伊斯坦布尔比利基大学的副教授，并在加拿大里尔森大学担任访问研究员。他是一位积极主动的讲师和研究人员，拥有超过20年的机器学习、深度学习和NLP教学经验。他通过开发大量开源软件和资源，为土耳其的NLP社区做出了重要贡献。他还为人工智能公司的研发项目提供全面的咨询服务。在闲暇时间，他还撰写并执导短片，并热衷于练习瑜伽。

Meysam Asgari-Chenaghlu是Carbon Consulting的人工智能经理，也是塔比兹大学的博士候选人。他曾是土耳其领先的电信和银行公司的顾问，并参与了包括自然语言理解和语义搜索在内的各种项目。







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