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一、Transformer模型介绍

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务中表现出色。

1. 基本原理

Transformer模型主要由自注意力机制和前馈神经网络两部分组成。

（1）自注意力机制：

• 功能：自注意力机制允许模型关注输入序列中不同位置之间的相关性。
• 技术实现：通过计算输入序列中每个位置与其他所有位置的相似度，然后根据这些相似度对每个位置进行加权求和，得到每个位置的加权表示。

（2）前馈神经网络：

• 功能：前馈神经网络用于对加权表示进行非线性变换，以提取更深层次的特征。
• 技术实现：前馈神经网络通常包含两个线性层和一个非线性激活函数，如ReLU。

2. 优势

• 并行计算：Transformer模型采用自注意力机制，可以实现并行计算，提高了模型的训练和推理速度。
• 自适应长距离依赖：Transformer模型能够自动学习输入序列中的长距离依赖关系，从而提高了模型的性能。
• 灵活性：Transformer模型可以轻松扩展到处理不同规模和类型的序列数据。

3. 在实际应用中的使用

• 自然语言处理：Transformer模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中取得了显著的成果。
• 图像和视频处理：Transformer模型也被应用于图像和视频处理领域，如图像分类、目标检测等。
  结论

二、如何学习Transformer？

这里给大家推荐一本内行都在学的大模型黑书《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》。

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。

1. 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”

2. 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