会AIGC的小孩
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【LLM大模型】24年最新大语言模型新书！这本LLM大模型黑书你一定要学（附PDF）

今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程<<大模型应用解决方案> 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，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！

这本书犹如一道闪电，照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书，更是一把钥匙，为我打开了通往AI新世界的大门。
【LLM大模型】24年最新大语言模型新书！这本LLM大模型黑书你一定要学（附PDF）_第1张图片

书中详细阐述了Transformer架构的奥妙，让我对这个神奇的技术有了更深入的了解。从GPT-3到ChatGPT，再到GPT-4，这些强大的模型在书中得到了详尽的介绍和对比。我仿佛置身于一个庞大的实验室，亲眼见证了这些模型如何在海量数据中挖掘出语言的规律，从而生成出令人惊叹的文本。

书中还详细讲解了如何构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等实用技能。这些步骤虽然看似繁琐，但在作者的笔下却变得生动有趣。我仿佛在跟着一位导师，一步步从零开始，亲手打造属于自己的RoBERTa模型。那种成就感，简直无法用言语来形容。

这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本启迪心灵的读物。它让我看到了AI技术的无限可能，也让我更加坚定了在AI领域深耕的决心。我相信，在未来的日子里，我会继续探索这个神奇的世界，用科技让复杂的世界变得更简单。

书籍目录

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
  • 16.2 Copilot
  • 16.3 可以执行领域特定任务的GPT-3 引擎
  • 16.4 基于Transformer 的推荐系统
  • 16.5 计算机视觉
  • 16.6 数字人和元宇宙
  • 16.7 本章小结
  • 16.8 练习题

第17 章 ChatGPT 和GPT-4

  • 17.1 超越人类NLP 水平的Transformer 模型：ChatGPT和GPT-4
  • 17.2 ChatGPT API
  • 17.3 使用ChatGPT Plus 编写程序并添加注释
  • 17.4 GPT-4 API
  • 17.5 高级示例
  • 17.6 可解释AI(XAI)和Whisper语音模型
  • 17.7 使用DALL-E 2 API入门
  • 17.8 将所有内容整合在一起
  • 17.9 本章小结
  • 17.10 练习题

附录A Transformer 模型术语
附录B Transformer 模型的硬件约束
附录C 使用GPT-2 进行文本补全
附录D 使用自定义数据集训练GPT-2 模型
附录E 练习题答案
参考资料

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