深入理解Transformer自然语言处理

作者简介

本书由丹尼斯·罗斯曼专业人士编写 丹尼斯·罗斯曼毕业于索邦大学和巴黎狄德罗大学，设计了第一个word2矩阵专利嵌入和向量化系统。他开始了自己的职业生涯，创作了第一批人工智能认知自然语言处理（NLP）聊天机器人和其他公司的自动语言教师。他为IBM和服装生产商编写了一个人工智能资源优化器，并在世界范围内使用了一个先进的计划和调度（APS）解决方案。

内容简介

ChatGPT红得发紫，强得让人类心悸。 但在它的背后，还隐藏着一位真正的大佬。 它的名字叫做——Transformer！ 本书将带领你深入探究Transformer架构，从基础知识到高级应用，揭示了这一革命性技术在自然语言处理领域的无限潜力。 本书首先介绍了Transformer模型架构的基础知识，从背景知识、原理到多头注意力机制，逐步剖析了它的核心思想。随后，通过具体实例，你将学会如何微调BERT模型，了解BERT带来的全新NLP体验。接着，本书探讨了从零开始预训练RoBERTa模型的方法，以及使用Transformer处理各种下游NLP任务的技巧。你将掌握机器翻译、文本生成、文本摘要等领域的应用实践，深入了解Transformer在自然语言处理中的广泛应用。 在更深入的专题内容中，本书介绍了语义角色标注、问答系统、情感分析、假新闻检测等高级任务，为你提供了丰富的实战经验。最后，书中还涉及了伦理和社会问题，探讨了假新闻辨别等挑战性话题。 通过学习本书，你将获得从理论到实践的全面知识，深入了解了Transformer架构及其在NLP领域的前沿应用。无论你是NLP从业者还是研究者，这本书都将是你深化技术知识，提高应用能力的绝佳指南。