2024爆火全网的AI大模型黑书！入门大模型大家全都在学~

今天给大家推荐一本4月份才新出的大型语言模型（LLM）的权威教程《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》！Google工程总监Antonio Gulli作序，一堆大佬推荐！这含金量不用多说，不多bb开始介绍！

本教程内容主要内容

• 了解用于解决复杂语言问题的新技术

• 将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比

• 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务

• 了解ViT和CLIP如何标注图像(包括模糊化)，并使用DALL-E从文本生成图像

• 学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制

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《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。

从书中可了解到，诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。

书籍目录如下：

第1 章 Transformer 模型介绍

• 1.1 Transformer 的生态系统

• 1.2 使用Transformer 优化NLP模型

• 1.3 我们应该使用哪些资源

• 1.4 本章小结

• 1.5 练习题

第2 章 Transformer 模型架构入门

• 2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切

• 2.2 训练和性能

• 2.3 Hugging Face 的Transformer模型

• 2.4 本章小结

• 2.5 练习题

第3 章 微调BERT 模型

• 3.1 BERT 的架构

• 3.2 微调BERT

• 3.3 本章小结

• 3.4 练习题

第4 章 从头开始预训练RoBERTa模型

• 4.1 训练词元分析器和预训练Transformer

• 4.2 从头开始构建Kantai BERT

• 4.3 后续步骤

• 4.4 本章小结

• 4.5 练习题

第5 章 使用Transformer 处理下游NLP 任务

• 5.1 Transformer 的转导与感知

• 5.2 Transformer 性能与人类基准

• 5.3 执行下游任务

• 5.4 本章小结

• 5.5 练习题

第6 章 机器翻译

• 6.1 什么是机器翻译

• 6.2 对WMT 数据集进行预处理

• 6.3 用BLEU 评估机器翻译

• 6.4 Google 翻译

• 6.5 使用Trax 进行翻译

• 6.6 本章小结

• 6.7 练习题

第7 章 GPT-3

• 7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP

• 7.2 OpenAI GPT Transformer模型的架构

• 7.3 使用GPT-2 进行文本补全

• 7.4 训练自定义GPT-2 语言模型

• 7.5 使用OpenAI GPT-3

• 7.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出

• 7.7 微调GPT-3

• 7.8 工业4.0 AI 专家所需的技能

• 7.9 本章小结

• 7.10 练习题

第8 章 文本摘要(以法律和财务文档为例)

• 8.1 文本到文本模型

• 8.2 使用T5 进行文本摘要

• 8.3 使用GPT-3 进行文本摘要

• 8.4 本章小结

• 8.5 练习题

第9 章 数据集预处理和词元分析器

• 9.1 对数据集进行预处理和词元分析器

• 9.2 深入探讨场景4 和场景5

• 9.3 GPT-3 的NLU 能力

• 9.4 本章小结

• 9.5 练习题

第10 章 基于BERT 的语义角色标注

• 10.1 SRL 入门

• 10.2 基于BERT 模型的SRL

• 实验

• 10.3 基本示例

• 10.4 复杂示例

• 10.5 SRL 的能力范围

• 10.6 本章小结

• 10.7 练习题

第11 章 使用Transformer 进行问答

• 11.1 方法论

• 11.2 方法0：试错法

• 11.3 方法1：NER

• 11.4 方法2：SRL

• 11.5 后续步骤

• 11.6 本章小结

• 11.7 练习题

第12 章 情绪分析

• 12.1 入门：使用Transformer进行情绪分析

• 12.2 斯坦福情绪树库(SST)

• 12.3 通过情绪分析预测客户行为

• 12.4 使用GPT-3 进行情绪分析

• 12.5 工业4.0 依然需要人类

• 12.6 本章小结

• 12.7 练习题

第13 章 使用Transformer 分析假新闻

• 13.1 对假新闻的情绪反应

• 13.2 理性处理假新闻的方法

• 13.3 在我们继续之前

• 13.4 本章小结

• 13.5 练习题

第14 章 可解释AI

• 14.1 使用BertViz 可视化Transformer

• 14.2 LIT

• 14.3 使用字典学习可视化Transformer

• 14.4 探索我们无法访问的模型

• 14.5 本章小结

• 14.6 练习题

第15 章 从NLP 到计算机视觉

• 15.1 选择模型和生态系统

• 15.2 Reformer

• 15.3 DeBERTa

• 15.4 Transformer 视觉模型

• 15.5 不断扩大的模型宇宙

• 15.6 本章小结

• 15.7 练习题

第16 章 AI 助理

• 16.1 提示工程

本书将带领你开发代码和设计提示(这是一项控制Transformer 模型行为的新的“编程”技能)。每一章都会使用Python、PyTorch 和TensorFlow 从头开始讲授语言理解的关键方面。

你将学习原始Transformer、Google BERT、OpenAI GPT-3、T5 和其他几个模型的架构。最后一章将在前面16 章所学知识的基础上，展示ChatGPT 和GPT-4 的增强能力。你将学会如何微调Transformer，如何从头开始训练模型，如何使用强大的API。

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