世界上唯一一本全面解析Transformer的书，不管你在学还是想学都一定要看看！

前言

Transformer 正在成为许多神经网络架构的核心部分，广泛应用于 NLP、语音识别、时间序列和计算机视觉等各种应用

这本书可以说是目前世界上唯一一本关于Transformer的综合性书籍了，详细解释了Transformer相关的各种算法和技术

涵盖60多个Transformer架构和对应的知识及技巧，完全可以满足大家在语音、文本、时间序列和计算机视觉等方向的需求，并且只需要本科基础就完全能够看懂

作者简介

Uday Kamath：资深分析产品开发者，拥有20年经验，擅长统计、机器学习等领域。出版多本书籍，曾任多个高级职位，目前是Smarsh首席分析官，专注于数据科学和AI

Wael Emara：20年学术与工业经验，计算机科学博士，专长机器学习和AI，活跃于技术社区，目前是Digital Reasoning高级研究工程师

Kenneth L. Graham：20年定量问题解决经验，专注于NLP解决方案，拥有多项专利和研究出版物，目前是Smarsh首席研究工程师

书籍章节内容

01、深度学习和Transformer：简介

介绍Transformer的发展脉络、历史背景，以及它对学术界和工业界的深远影响。从理论、实践和应用三个角度阐述，并制定了一个完整的学习路线图

02、Transformer基础知识

从理论和实践两个方面，首先介绍序列到序列模型及其局限性，然后逐步深入讲解Transformer的各个组成部分，包括注意力机制、多头注意力、位置编码、残差连接和编码器—解码器架构

03、Transformer的双向编码器表示（BERT）

Bert的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展，这章详细介绍了BERT的架构及其在经典NLP任务中的预训练和微调方法。比如BERTology，即BERT的内部工作原理和文本处理机制

04、多语言Transformer架构

多语言迁移学习是Transformer架构在机器学习领域的重要应用之一。这一章会概述基于Transformer的多语言架构，以及如何进行跨语言迁移学习的预训练和微调

05、Transformer改进

讨论讨论对标准Transformer架构的多种改进，这些改进旨在处理更长的序列，同时构建速度更快、性能更优的模型

06、预训练及Transformer应用

自BERT出现以来，各领域陆续推出了多种预训练模型，这些模型可以根据特定领域的数据进行微调。本章将讨论这些预训练模型，并展示它们在计算机视觉、语音、时间序列和文本等领域的优势和应用

07、Transformer可解释性

从可解释性的角度理解模型，特别是考虑到基于Transformer的模型通常被视为“黑箱”。这一章章介绍提高模型可解释性的方法，并以电子健康记录系统中的Transformer为例，展示可解释技术的实际应用

内容截图

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​