大模型最新黑书:基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 PDF
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型(LLM)权威教程<<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
>!Google工程总监Antonio Gulli作序,这含金量不用多说,在这里给大家强烈推荐一下这本黑书,下面直接开始介绍!
这本书犹如一道闪电,照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书,更是一把钥匙,为我打开了通往AI新世界的大门。
书中详细阐述了Transformer架构的奥妙,让我对这个神奇的技术有了更深入的了解。从GPT-3到ChatGPT,再到GPT-4,这些强大的模型在书中得到了详尽的介绍和对比。我仿佛置身于一个庞大的实验室,亲眼见证了这些模型如何在海量数据中挖掘出语言的规律,从而生成出令人惊叹的文本。
书中还详细讲解了如何构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等实用技能。这些步骤虽然看似繁琐,但在作者的笔下却变得生动有趣。我仿佛在跟着一位导师,一步步从零开始,亲手打造属于自己的RoBERTa模型。那种成就感,简直无法用言语来形容。
这本书不仅仅是一本技术书籍,更是一本启迪心灵的读物。它让我看到了AI技术的无限可能,也让我更加坚定了在AI领域深耕的决心。我相信,在未来的日子里,我会继续探索这个神奇的世界,用科技让复杂的世界变得更简单。
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
- 实验
- 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
附录A Transformer 模型术语
附录B Transformer 模型的硬件约束
附录C 使用GPT-2 进行文本补全
附录D 使用自定义数据集训练GPT-2 模型
附录E 练习题答案
参考资料
相关文章:

大模型最新黑书:基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 PDF
今天给大家推荐一本丹尼斯罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型(LLM)权威教程<<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>!Google工程总监Antonio Gulli作序,这含金量不…...
【电子数据取证】电子数据司法鉴定
文章关键词:电子数据取证、司法鉴定服务、司法鉴定流程 一、定义 什么是司法鉴定? 在诉讼活动中鉴定人运用科学技术或者专业知识对诉讼涉及的专门性问题进行鉴别和判断并提供鉴定意见的活动。 电子数据司法鉴定 那么电子数据司法鉴定,就…...
使用 OpenCV 的 inRange 函数进行颜色分割
使用 OpenCV 的 inRange 函数进行颜色分割 在图像处理领域,颜色分割是一个常见的任务,常用于识别和提取图像中的特定颜色区域。OpenCV 提供了一个非常方便的函数 inRange 来实现这一功能。在这篇博客中,我们将详细介绍 inRange 函数的用法&a…...

OpenAI终止对中国提供API服务,对国内AI市场产生重大冲击?
6月25日,OpenAI突然宣布终止向包括中国在内的国家地区提供API服务,本月9日这一政策已经正式生效了! 有人说,这个事件给中国AI行业带来很大冲击!是这样吗?在展开讨论前,我们先来看看什么是API服务…...

JavaDS —— 栈 Stack 和 队列 Queue
栈的概念 栈是一种先进后出的线性表,只允许在固定的一端进行插入和删除操作。 进行插入和删除操作的一端被称为栈顶,另一端被称为栈底 栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈 栈的删除操作叫做出栈 现实生活中栈的例子: 栈的模拟实现 下面是Jav…...

C++进阶:继承和多态
文章目录 ❤️继承🩷继承与友元🧡继承和静态成员💛菱形继承及菱形虚拟继承💚继承和组合 ❤️多态🩷什么是多态?🧡多态的定义以及实现💛虚函数💚虚函数的重写💙…...
【八大排序】java版(上)(冒泡、快排、堆排、选择排序)
文章目录 一、冒泡排序(重点)思路代码 二、快排(面试重点)思路代码 三、堆排序(面试重点)思路代码 四、选择排序思路代码 一、冒泡排序(重点) 思路 前后两两数据进行比较,小的数据往前走,大的数据往后走,每一轮结束之后,最大的数…...

.Net Core 微服务之Consul(二)-集群搭建
引言: 集合上一期.Net Core 微服务之Consul(一)(.Net Core 微服务之Consul(一)-CSDN博客) 。 目录 一、 Consul集群搭建 1. 高可用 1.1 高可用性概念 1.2 高可用集群的基本原理 1.3 高可用集群的架构设计 1.3.1 主从复制架构 1.3.2 共享存储架构 1.3.3 负载均衡…...
C++ --> 类和对象(二)
前言 在前面简单的介绍了OOP,什么是类,在类中的this指针。接下来就深入理解类和对象。 默认成员函数 默认构造函数:用于在创建对象时初始化对象的成员变量。默认拷贝构造函数:用于使用已存在的对象来初始化新创建的对象。默认析构…...

利用宝塔安装一套linux开发环境
更新yum,并且更换阿里镜像源 删除yum文件 cd /etc/yum.repos.d/ 进入yum核心目录 ls sun.repo rm -rf * 删除之前配置的本地源 ls 配置阿里镜像源 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 配置扩展包 wge…...
VB 实例:掌握 Visual Basic 编程的精髓
VB 实例:掌握 Visual Basic 编程的精髓 引言 Visual Basic(简称VB)是一种由微软开发的高级编程语言,它结合了易于使用的界面和强大的编程功能,使得初学者和专业人士都能快速开发Windows桌面应用程序。本文将通过一系列实例,深入探讨VB编程的基础知识和高级技巧,帮助读…...
层次分析法:matlab代码实现
计算权重: 一、算术平均法 关于矩阵: 1、矩阵的输入写法 [ ; ; ]同行用空格或逗号隔开,不同行用分号间隔 2、矩阵求和 默认按列求和 asum(E) 等同于 asum(E,1) 得到行向量 按行求和 asum(E,2) 得到列向量 对整个矩阵求和 asum(E,"all&…...
07-7.5.3 处理冲突的方法
👋 Hi, I’m Beast Cheng 👀 I’m interested in photography, hiking, landscape… 🌱 I’m currently learning python, javascript, kotlin… 📫 How to reach me --> 458290771qq.com 喜欢《数据结构》部分笔记的小伙伴可以…...

几何距离与函数距离:解锁数据空间中的奥秘
几何距离:直观的空间度量 几何距离,顾名思义,是我们在几何学中熟悉的距离概念,如欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。这些距离度量直接反映了数据点在多维空间中的位置关系。 欧几里得距离:最为人熟知的几何距…...

LabVIEW的Actor Framework (AF) 结构介绍
LabVIEW的Actor Framework (AF) 是一种高级架构,用于开发并发、可扩展和模块化的应用程序。通过面向对象编程(OOP)和消息传递机制,AF结构实现了高效的任务管理和数据处理。其主要特点包括并发执行、动态可扩展性和强大的错误处理能…...

gitlab 搭建使用
1. 硬件要求 ##CPU 4 核心500用户 8 核心1000用户 ##内存 4 G内存500用户 8 G内存1000用户 2. 下载 链接 3. 安装依赖 yum -y install curl openssh-server postfix wget 4. 安装gitlab组件 yum -y localinstall gitlab-ce-15.9.3-ce.0.el7.x86_64.rpm 5. 修改配置文…...

探索JT808协议在车辆远程视频监控系统中的应用
一、部标JT808协议概述 随着物联网技术的迅猛发展,智能交通系统(ITS)已成为现代交通领域的重要组成部分。其中,车辆远程监控与管理技术作为ITS的核心技术之一,对于提升交通管理效率、保障道路安全具有重要意义。 JT8…...
视频使用操作说明书-T80005系列视频编码器如何对接海康NVR硬盘录像机,包括T80005系列高清HDMI编码器、4K超高清HDMI编码器
视频使用操作说明书-T80005系列视频编码器如何对接海康NVR硬盘录像机,包括T80005系列高清HDMI编码器、4K超高清HDMI编码器。 视频使用操作说明书-T80005系列视频编码器如何对接海康NVR硬盘录像机,包括T80005系列高清HDMI编码器、4K超高清HDMI编码器 同三…...
keep-alive缓存组件
keep-alive缓存组件是Vue.js中的一个特殊组件,主要用于缓存内部组件的数据状态,以提高应用的性能和用户体验。以下是关于keep-alive缓存组件的详细解析: 一、作用 缓存组件状态:当组件在<keep-alive>内部切换时࿰…...
Linux上如何安装ffmpeg视频处理软件
在Linux上安装ffmpeg需要以下步骤: 更新系统 在开始安装之前,首先需要更新系统以获取最新的软件包列表和版本。在终端中执行以下命令: sudo apt update sudo apt upgrade安装依赖库 ffmpeg依赖于一些库和工具,需要先安装它们。在…...

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)
服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...
利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关
一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令: return <value>;在收到客户端连接后,立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量(如 $time_iso8601、$remote_addr 等)&a…...

云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...

【入坑系列】TiDB 强制索引在不同库下不生效问题
文章目录 背景SQL 优化情况线上SQL运行情况分析怀疑1:执行计划绑定问题?尝试:SHOW WARNINGS 查看警告探索 TiDB 的 USE_INDEX 写法Hint 不生效问题排查解决参考背景 项目中使用 TiDB 数据库,并对 SQL 进行优化了,添加了强制索引。 UAT 环境已经生效,但 PROD 环境强制索…...

遍历 Map 类型集合的方法汇总
1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...
在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南
在Ubuntu系统中,有时需要在系统启动时自动执行某些命令,特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能,可以使用多种方法,包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法,并提供…...

Linux 中如何提取压缩文件 ?
Linux 是一种流行的开源操作系统,它提供了许多工具来管理、压缩和解压缩文件。压缩文件有助于节省存储空间,使数据传输更快。本指南将向您展示如何在 Linux 中提取不同类型的压缩文件。 1. Unpacking ZIP Files ZIP 文件是非常常见的,要在 …...

【 java 虚拟机知识 第一篇 】
目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...

阿里云Ubuntu 22.04 64位搭建Flask流程(亲测)
cd /home 进入home盘 安装虚拟环境: 1、安装virtualenv pip install virtualenv 2.创建新的虚拟环境: virtualenv myenv 3、激活虚拟环境(激活环境可以在当前环境下安装包) source myenv/bin/activate 此时,终端…...
Monorepo架构: Nx Cloud 扩展能力与缓存加速
借助 Nx Cloud 实现项目协同与加速构建 1 ) 缓存工作原理分析 在了解了本地缓存和远程缓存之后,我们来探究缓存是如何工作的。以计算文件的哈希串为例,若后续运行任务时文件哈希串未变,系统会直接使用对应的输出和制品文件。 2 …...