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题名/责任者:

基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理/(法) 丹尼斯·罗斯曼著 叶伟民译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-64872-7/CNY99.80

载体形态项:

xvii, 353页:图;24cm

统一题名:

Transformers for natural language processing : build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with python, hugging face, and openAI's GPT-3, ChatGPT, and GPT-4

个人责任者:

罗斯曼 (Rothman, Denis) 著

个人次要责任者:

叶伟民 译

学科主题:

人工智能-应用-自然语言处理-研究

中图法分类号:

TP391

版本附注:

译自原书第2版

相关题名附注:

英文题名原文取自版权页

责任者附注:

丹尼斯·罗斯曼, 毕业于法国巴黎索邦大学和狄德罗大学, 设计了首批获得专利的编码和嵌入系统, 编写了首批获得专利的AI认知机器人和机器人。他的职业生涯始于为Moet et Chandon提供NLP (自然语言处理) 聊天机器人, 并为空中客车公司 (前身为Aerospatiale) 提供AI战术防御优化器。

提要文摘附注:

本书将引领你进入Transformer的世界, 将讲述不同模型和平台的优势, 指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型, 包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。本书分步展示如何微调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。

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