书馨卡帮你省薪 2024个人购书报告 2024中图网年度报告
欢迎光临中图网 请 | 注册
>
ChatGPT原理+Transformer自然语言处理(全2册)

ChatGPT原理+Transformer自然语言处理(全2册)

出版社:机械工业出版社出版时间:2024-01-01
开本: 32开 页数: 634
中 图 价:¥190.4(8.0折) 定价  ¥238.0 登录后可看到会员价
加入购物车 收藏
运费6元,满39元免运费
?新疆、西藏除外
本类五星书更多>

ChatGPT原理+Transformer自然语言处理(全2册) 版权信息

  • ISBN:2200059000470
  • 条形码:2200059000473
  • 装帧:平装
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:

ChatGPT原理+Transformer自然语言处理(全2册) 内容简介

《Transformer自然语言处理实战:使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用》涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构,并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务,以及Transformer模型生成文本的能力,还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务,并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统,介绍如何基于Haystack进行信息检索,探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。*后展示如何从头开始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型,并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。
《ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化》是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作,也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。
具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:
ChatGPT的工作流程和技术栈
ChatGPT的工作原理和算法实现
基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理
强化学习的基础知识
提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维链
大模型的训练方法及常见的分布式训练框架
基于人工反馈的强化学习整体框架
从零搭建类ChatGPT模型,模拟完整的ChatGPT训练过程
本书集理论、实战和产业应用于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管你是想深入研究ChatGPT本身,还是正在研发或使用其他大模型,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。

ChatGPT原理+Transformer自然语言处理(全2册) 目录

《Transformer自然语言处理实战:使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用》
《ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化》
展开全部

ChatGPT原理+Transformer自然语言处理(全2册) 作者简介

Lewis Tunstall是Hugging Face机器学习工程师,致力于为NLP社区开发实用工具,并帮助人们更好地使用这些工具。

Leandro von Werra是Hugging Face机器学习工程师,致力于代码生成模型的研究与社区推广工作。

Thomas Wolf是Hugging Face首席科学官兼联合创始人,他的团队肩负着促进AI研究和普及的使命。

刘聪
资深NLP技术专家和AI技术专家,南京云问科技首席算法架构师,MLNLP(机器学习算法与自然语言处理)社区学术委员。主攻文本向量表征、问答系统、AIGC等技术方向,是大模型领域的先驱者和布道者。开源了首个中文Unilm预训练模型、中文GPT2、夸夸闲聊机器人(ChatBot)、大模型微调等项目。作为主要负责人,在多项自然语言处理比赛中获得前三名,在中文核心期刊和SCI发表多篇论文,有多项发明专利。知乎ID为“刘聪NLP”,拥有公众号“NLP工作站”。

杜振东
资深NLP技术专家和AI技术专家,南京云问科技NLP研究院院长,国家人工智能标准委专家、AIIA 人工智能技术专家、CCF智能机器人专业组首批委员。拥有10年机器学习与文本挖掘经验,8年中文自然语言处理实战经验,参与制定6项国家人工智能总体组标准,编著有《会话式AI》《人工智能实践录》等书。

涂铭
资深AI架构师和大数据架构师,现就职于BAT,对NLP、图像识别、大数据等领域有深入研究,实战经验丰富。在NLP方面,担任导购机器人项目的架构师,主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解等功能。在工业领域曾参与了燃煤优化、设备故障诊断、新能源光伏电池片和组件EL图像检测等项目。著有《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》《深度学习与图像识别:原理与实践》等畅销书。

沈盛宇
资深算法工程师,南京云问科技算法组负责人。擅长结合用户业务场景,有针对性地设计知识图谱、问答、检索、多模态、AIGC等的相关算法和落地方案。在结合客户现有产品体系,推动数据中台和算法平台结合,从而提升服务质量方面,有丰富实战经验。曾获得多项国家专利,参与制定和撰写《IDP术语标准》《人工智能-智能助理能力等级评估标准》《人工智能标准化与开源研究报告》等多项国家级人工智能标准和报告。

商品评论(0条)
暂无评论……
书友推荐
编辑推荐
返回顶部
中图网
在线客服