给大家送福利啦！内行人都在学的大模型黑书，外网爆火的LLM应用手册，由清华大学出版社出版的《大模型应用解决方案——基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
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Transformer模型介绍
Transformer 是工业化、同质化的后深度学习模型，其设计目标是能够在高性能计算机(超级计算机)上以并行方式进行计算。通过同质化，一个Transformer 模型可以执行各种任务，而不需要微调。Transformer 使用数十亿参数在数十亿条原始未标注数据上进行自监督学习。
这些后深度学习架构称为基础模型。基础模型Transformer 是始于 2015年的第四次工业革命的一部分(通过机器-机器自动化将万物互联)。工业4.0(I4.0)的 AI，特别是自然语言处理(NLP)已经远远超越了过往时代，颠覆了以往的开发范式。
Transformer 架构具有革命性和颠覆性，它打破了过往RNN和CNN 的主导地位。BERT 和GPT模型放弃了循环网络层，使用自注意力机制取而代之。Transformer 模型优于RNN和CNN，这是AI历史上划时代的重大变化,Transformer模型标示着AI新时代的开始。
图源《大模型应用解决方案——基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
掌握Transformer 模型的必读书
在不到4 年的时间里，Transformer 模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP 社区崭露头角，打破了过去30 年的记录。BERT、T5 和GPT 等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此，斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语，用于定义基于巨型预训练Transformer 的一系列大型语言模型。所有这些进步都归功于一些简单的想法。
本书可作为所有对Transformer 工作原理感兴趣的人的参考书。作者在理论和实践两方面都做出了出色的工作，详细解释了如何逐步使用Transformer。阅读完本书后，你将能使用这一最先进的技术集合来增强你的深度学习应用能力。本书在详细介绍BERT、RoBERTa、T5 和GPT-3 等流行模型前，先讲述了Transformer 的架构以便为你的学习奠定坚实基础。本书还讲述了如何将Transformer 应用于许多用例，如文本摘要、图像标注、问答、情感分析和假新闻分析等。如果你对这些主题感兴趣，那么本书绝对是值得一读的。
图源《大模型应用解决方案——基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
内容简介
Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？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。
《大模型应用解决方案——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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