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ChatGPT原理+Transformer自然語言處理(全2冊)
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ChatGPT原理+Transformer自然語言處理(全2冊) 版權信息
- ISBN：2200059000470
- 條形碼：2200059000473
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
ChatGPT原理+Transformer自然語言處理(全2冊) 內容簡介
《Transformer自然語言處理實戰：使用Hugging Face Transformers庫構建NLP應用》涵蓋了Transformer在NLP領域的主要應用。首先介紹Transformer模型和Hugging Face 生態系統。然后重點介紹情感分析任務以及Trainer API、Transformer的架構，并講述了在多語言中識別文本內實體的任務，以及Transformer模型生成文本的能力，還介紹了解碼策略和度量指標。接著深入挖掘了文本摘要這個復雜的序列到序列的任務，并介紹了用于此任務的度量指標。之后聚焦于構建基于評論的問答系統，介紹如何基于Haystack進行信息檢索，探討在缺乏大量標注數據的情況下提高模型性能的方法。*后展示如何從頭開始構建和訓練用于自動填充Python源代碼的模型，并總結Transformer面臨的挑戰以及將這個模型應用于其他領域的一些新研究。
《ChatGPT原理與實戰：大型語言模型的算法、技術和私有化》是一本系統梳理并深入解析ChatGPT核心技術、算法實現、工作原理、訓練方法的著作，也是一本能指導你搭建專屬ChatGPT和實現大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統負責人邱錫鵬等多位專家的高度評價和鼎力推薦。
具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：
ChatGPT的工作流程和技術棧
ChatGPT的工作原理和算法實現
基于Transformer架構的一系列預訓練語言模型的原理
強化學習的基礎知識
提示學習與大模型涌現出的上下文學習、思維鏈
大模型的訓練方法及常見的分布式訓練框架
基于人工反饋的強化學習整體框架
從零搭建類ChatGPT模型，模擬完整的ChatGPT訓練過程
本書集理論、實戰和產業應用于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管你是想深入研究ChatGPT本身，還是正在研發或使用其他大模型，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。
ChatGPT原理+Transformer自然語言處理(全2冊) 目錄
《Transformer自然語言處理實戰：使用Hugging Face Transformers庫構建NLP應用》
《ChatGPT原理與實戰：大型語言模型的算法、技術和私有化》
《ChatGPT原理與實戰：大型語言模型的算法、技術和私有化》
展開全部
ChatGPT原理+Transformer自然語言處理(全2冊) 作者簡介
Lewis Tunstall是Hugging Face機器學習工程師，致力于為NLP社區開發實用工具，并幫助人們更好地使用這些工具。
Leandro von Werra是Hugging Face機器學習工程師，致力于代碼生成模型的研究與社區推廣工作。
Thomas Wolf是Hugging Face首席科學官兼聯合創始人，他的團隊肩負著促進AI研究和普及的使命。
劉聰
資深NLP技術專家和AI技術專家，南京云問科技首席算法架構師，MLNLP（機器學習算法與自然語言處理）社區學術委員。主攻文本向量表征、問答系統、AIGC等技術方向，是大模型領域的先驅者和布道者。開源了首個中文Unilm預訓練模型、中文GPT2、夸夸閑聊機器人（ChatBot）、大模型微調等項目。作為主要負責人，在多項自然語言處理比賽中獲得前三名，在中文核心期刊和SCI發表多篇論文，有多項發明專利。知乎ID為“劉聰NLP”，擁有公眾號“NLP工作站”。
杜振東
資深NLP技術專家和AI技術專家，南京云問科技NLP研究院院長，國家人工智能標準委專家、AIIA 人工智能技術專家、CCF智能機器人專業組首批委員。擁有10年機器學習與文本挖掘經驗，8年中文自然語言處理實戰經驗，參與制定6項國家人工智能總體組標準，編著有《會話式AI》《人工智能實踐錄》等書。
涂銘
資深AI架構師和大數據架構師，現就職于BAT，對NLP、圖像識別、大數據等領域有深入研究，實戰經驗豐富。在NLP方面，擔任導購機器人項目的架構師，主導開發機器人的語義理解、短文本相似度匹配、上下文理解等功能。在工業領域曾參與了燃煤優化、設備故障診斷、新能源光伏電池片和組件EL圖像檢測等項目。著有《Python自然語言處理實戰：核心技術與算法》《深度學習與圖像識別：原理與實踐》等暢銷書。
沈盛宇
資深算法工程師，南京云問科技算法組負責人。擅長結合用戶業務場景，有針對性地設計知識圖譜、問答、檢索、多模態、AIGC等的相關算法和落地方案。在結合客戶現有產品體系，推動數據中臺和算法平臺結合，從而提升服務質量方面，有豐富實戰經驗。曾獲得多項國家專利，參與制定和撰寫《IDP術語標準》《人工智能-智能助理能力等級評估標準》《人工智能標準化與開源研究報告》等多項國家級人工智能標準和報告。
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