Transformer, BERT, and GPT: Including ChatGPT and Prompt Engineering, 出版于2023年11月，
作者是奥斯瓦尔德·坎佩萨托（Oswald Campesato）
奥斯瓦尔德·坎佩萨托( Oswald Campesato )：专门研究深度学习、Java、Android和TensorFlow。他是25本书的作者/合著者，其中包括TensorFlow Pocket Primer、ArtificialIntelligence, Machine L earning, and DeepLearning和Python Pocket Primer、GPT-4 for Developers、机器学习入门 : Python语言实现
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《Transformer、BERT与GPT》一书的内容围绕着Transformer架构为核心，深入探讨了这一革命性技术在自然语言处理（NLP）领域的重要应用以及相关模型，包括BERT和其变体、GPT系列等大型语言模型（LLMs）。以下是书中各章节主要内容的概要总结：
第一章、引言
介绍了生成式人工智能的基本概念，特别是注意力机制这一Transformer架构的关键组件。本章还涉及了AI和自然语言处理（NLP）领域中一些有影响力的公司。
引入了生成式AI的概念及其重要特征和技术，并区分了对话AI和生成式AI的不同。
对几家在AI和NLP领域做出重大贡献的公司进行了简要介绍，这些对于从事NLP职业的人来说非常重要。
引入了大型语言模型（LLMs）的概念，该概念贯穿全书各章节。
第二章、分词技术
解释了注意力机制如何生成包含句子中单词上下文特性的词嵌入，并阐述了向量内积在注意力机制、Word2Vec和支持向量机中的核心作用。
第三章、Transformer架构入门
全面介绍了Transformer架构，它是众多语言模型如BERT及其变种、OpenAI的GPT-x家族和其他LLMs的基础。
首先讲述了Google于2017年底开发并发布的原始Transformer架构及其主要组成部分，包括针对序列到序列任务设计的注意力机制、位置编码、编码器和解码器。
讨论了Hugging Face提供的transformers库，它包含了超过20,000个基于Transformer的模型，并提供了用于NER、QnA和掩码填充等NLP任务的Python代码示例。
第四章、Transformer架构深入剖析
进一步详述了编码器和解码器组件，以及注意力机制的更多细节，解释了编码器包含自注意力层，而解码器除了包含与编码器相同的子层外，还额外包含了一个多头注意力层来处理编码器输入。
Transformer组件详解：描述了Transformer的几个关键方面，如编码器包含六个包含自我注意力和前馈神经网络两层子层的块，而解码器同样包含六个块，但比编码器多一个用于处理编码器输出的多头注意力层。
Transformer相比其他架构，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），有两个突出的优势：
更低的计算复杂性：Transformer摆脱了RNN在处理长序列时的顺序依赖性，能够在训练过程中并行计算各个输入位置的表示，从而大大提高了计算效率。这是因为Transformer通过自注意力机制能够一次性处理整个输入序列，而非像RNN那样需要按顺序逐个处理时间步，这就减少了训练时间并允许模型在有限时间内处理更长的序列。
更高的连接性/长期依赖捕获能力：Transformer通过自注意力机制能够灵活地捕获输入序列中任意两个位置之间的关系，这使得它非常适合处理含有长距离依赖关系的数据，如自然语言文本。相比于RNN和CNN，其全局注意力机制在理论上可以更好地捕捉整个序列中的上下文信息，不受限于固定窗口大小或短期记忆限制。
Transformer的这两个主要优势使其在自然语言处理任务上表现出色，尤其在处理长文档、机器翻译等领域取得了突破性的成果。此外，随着改进版Transformer架构（如Reformer、Longformer和Switch Transformer等）的出现，其在资源利用效率和处理超长序列的能力上得到了进一步优化和增强。
第五章 BERT家族介绍
分析了BERT模型的特点和应用范围，探讨了其训练方法和预训练-微调的学习策略。
第六章 BERT家族深入研究
进一步介绍了BERT相关变体的创新点和性能提升。
第七章 GPT-3的使用入门
深入研究GPT-3及其之前版本的工作原理、训练目标和功能特点。
对比分析GPT-3与BERT的优劣，并介绍基于GPT-3的Prompt工程及其在不同NLP任务上的应用。
探讨了其它大型语言模型（LLMs）及其在不同NLP场景下的应用。
第八章 GPT-3的深入应用
讨论了细调GPT-3的技巧，展示了一系列GPT-3的prompt样本及其生成结果。
进一步介绍如何通过OpenAI API访问和调整GPT-3参数，如温度参数，并利用completion() API完成任务。
提及基于GPT-3的应用案例，如AlphaCode、BlenderBot 3以及其他开源GPT-3变体。
包括强化学习与微调LLMs的交叉应用，讨论了KL散度等概念，以及TRPO、PPO和DPO等RL算法在LLM优化中的作用。
第九章 ChatGPT与GPT-4
讨论了ChatGPT、GPT-4以及最新进展，比如GPT-4的竞争者LlaMa-2，预测了未来可能出现的GPT-5。
第十章 利用生成模型进行可视化展示
探讨了可视化生成AI在艺术创作与版权、GANs、扩散模型等方面的应用，例如通过CLIP、GLIDE、DALL-E等工具实现文本到图像和视频生成。
整体上，这本书旨在为读者提供理解和应用Transformer架构、BERT和GPT模型的基础知识，并通过实际代码演示展示它们如何解决各种NLP问题。同时强调了阅读时需注意前后章节之间的相互引用关系，以确保全面理解主题内容。
本书的价值在于从注意力机制的基础概念出发，逐步讲解Transformer和BERT结构的细微之处，最终延伸至GPT系列的最新进展和ChatGPT的实际运用。
目标读者是有一定机器学习背景或者希望与LLMs打交道的软件开发者。虽然本书是入门性质的，但仍要求一定的编程基础，如Python 3.x，熟悉其他编程语言如Java也有助于理解编程概念。学习此书需要对NLP有强烈的求知欲、足够的动力和自律，以及耐心细致地研读代码样例。
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