【LLM大模型】好书推荐!379页pdf!Transformer、BERT和GPT:包括ChatGPT和提示工程

TRANSFORMER入门不可错过的一本书,就是这本经典畅销书 《TRANSFORMER,BERT, AND GPT》!

本书全面介绍了一系列主题,涵盖了Transformer(Transformer)架构、BERT模型以及GPT系列(包括GPT-3和GPT-4)的详细信息。全书共十章,从基础概念如注意力机制开始,接着是分词技术,探索Transformer和BERT架构的细微差别,并在GPT系列的最新进展等高级主题上达到高潮,包括ChatGPT。

关键章节提供了对深度学习中注意力进化和重要性的洞见,Transformer架构的复杂性,BERT家族的两部分探索,以及关于如何使用GPT-3的实操指导。结尾章节呈现了ChatGPT、GPT-4以及使用生成性AI的可视化概述。

除了主要主题外,本书还涵盖了DeepMind、OpenAI、Cohere、Hugging Face等有影响力的AI组织。读者将全面了解当前自然语言处理模型的景观、它们的底层架构和实际应用。附带的配套文件包括众多代码样本和书中的图表。

功能特色:

  • 提供一系列全面的主题,详细介绍了Transformer架构、BERT模型和GPT系列(包括GPT-3和GPT-4)。
  • 配套文件包括众多代码样本和书中的图表。

关于作者

Oswald Campesato是加州大学圣克鲁斯分校的兼职讲师,专长于深度学习、Python、数据科学和GPT-4。他是《Python与机器学习》、《数据清洗》和《开发者的NLP》(均由Mercury Learning and Information出版)等四十多本书的作者或合著者。

目录

1: 注意力机制

2: 令牌化

3: Transformer架构介绍

4: 更深入的Transformer架构

5: BERT家族介绍

6: 更深入的BERT家族

7: 使用GPT-3介绍

8: 更深入的使用GPT-3

9: ChatGPT和GPT-4

10: 使用生成性AI的可视化







相关推荐
woshihonghonga1 天前
Jupyter Notebook模块导入错误排查
人工智能
ting_zh1 天前
PyTorch、TensorFlow、JAX 简介
人工智能·pytorch·tensorflow
数据与人工智能律师1 天前
AI的法治迷宫:技术层、模型层、应用层的法律痛点
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链
椒颜皮皮虾྅1 天前
【DeploySharp 】基于DeploySharp 的深度学习模型部署测试平台:安装和使用流程
人工智能·深度学习·开源·c#·openvino
迈火1 天前
PuLID_ComfyUI:ComfyUI中的图像生成强化插件
开发语言·人工智能·python·深度学习·计算机视觉·stable diffusion·语音识别
AI新兵1 天前
AI大事记10:从对抗到创造——生成对抗网络 (GANs)
人工智能·神经网络·生成对抗网络
却道天凉_好个秋1 天前
深度学习(十五):Dropout
人工智能·深度学习·dropout
你好~每一天1 天前
2025 中小企业 AI 转型:核心岗技能 “怎么证、怎么用”?
人工智能·百度·数据挖掘·数据分析·职业·转行
飞哥数智坊1 天前
3B参数差点干翻32B模型,Qwen3 Next 是如何做到的?
人工智能
人工智能技术派1 天前
Whisper推理源码解读
人工智能·语言模型·whisper·语音识别