一、内容介绍
Transformer正在颠覆AI领域。
这本书将引导你使用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。
《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。
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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二、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
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
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