今天给大家推荐一本4月份才新出的大型语言模型（LLM）的权威教程《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，一堆大佬推荐！这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一波，不多bb开始介绍！
本教程内容主要内容
• 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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《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。
书籍目录如下：
第1 章 Transformer 模型介绍
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1.1 Transformer 的生态系统
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1.2 使用Transformer 优化NLP模型
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1.3 我们应该使用哪些资源
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1.4 本章小结
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1.5 练习题
第2 章 Transformer 模型架构入门
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2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切
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2.2 训练和性能
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2.3 Hugging Face 的Transformer模型
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2.4 本章小结
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2.5 练习题
第3 章 微调BERT 模型
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3.1 BERT 的架构
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3.2 微调BERT
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3.3 本章小结
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3.4 练习题
第4 章 从头开始预训练RoBERTa模型
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4.1 训练词元分析器和预训练Transformer
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4.2 从头开始构建Kantai BERT
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4.3 后续步骤
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4.4 本章小结
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4.5 练习题
第5 章 使用Transformer 处理下游NLP 任务
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5.1 Transformer 的转导与感知
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5.2 Transformer 性能与人类基准
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5.3 执行下游任务
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5.4 本章小结
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5.5 练习题
第6 章 机器翻译
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6.1 什么是机器翻译
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6.2 对WMT 数据集进行预处理
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6.3 用BLEU 评估机器翻译
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6.4 Google 翻译
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6.5 使用Trax 进行翻译
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6.6 本章小结
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6.7 练习题
第7 章 GPT-3
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7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP
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7.2 OpenAI GPT Transformer模型的架构
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7.3 使用GPT-2 进行文本补全
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7.4 训练自定义GPT-2 语言模型
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7.5 使用OpenAI GPT-3
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7.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出
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7.7 微调GPT-3
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7.8 工业4.0 AI 专家所需的技能
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7.9 本章小结
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7.10 练习题
第8 章 文本摘要(以法律和财务文档为例)
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8.1 文本到文本模型
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8.2 使用T5 进行文本摘要
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8.3 使用GPT-3 进行文本摘要
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8.4 本章小结
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8.5 练习题
第9 章 数据集预处理和词元分析器
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9.1 对数据集进行预处理和词元分析器
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9.2 深入探讨场景4 和场景5
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9.3 GPT-3 的NLU 能力
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9.4 本章小结
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9.5 练习题
第10 章 基于BERT 的语义角色标注
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10.1 SRL 入门
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10.2 基于BERT 模型的SRL
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实验
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10.3 基本示例
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10.4 复杂示例
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10.5 SRL 的能力范围
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10.6 本章小结
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10.7 练习题
第11 章 使用Transformer 进行问答
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11.1 方法论
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11.2 方法0：试错法
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11.3 方法1：NER
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11.4 方法2：SRL
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11.5 后续步骤
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11.6 本章小结
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11.7 练习题
第12 章 情绪分析
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12.1 入门：使用Transformer进行情绪分析
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12.2 斯坦福情绪树库(SST)
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12.3 通过情绪分析预测客户行为
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12.4 使用GPT-3 进行情绪分析
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12.5 工业4.0 依然需要人类
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12.6 本章小结
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12.7 练习题
第13 章 使用Transformer 分析假新闻
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13.1 对假新闻的情绪反应
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13.2 理性处理假新闻的方法
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13.3 在我们继续之前
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13.4 本章小结
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13.5 练习题
第14 章 可解释AI
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14.1 使用BertViz 可视化Transformer
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14.2 LIT
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14.3 使用字典学习可视化Transformer
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14.4 探索我们无法访问的模型
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14.5 本章小结
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14.6 练习题
第15 章 从NLP 到计算机视觉
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15.1 选择模型和生态系统
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15.2 Reformer
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15.3 DeBERTa
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15.4 Transformer 视觉模型
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15.5 不断扩大的模型宇宙
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15.6 本章小结
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15.7 练习题
第16 章 AI 助理
- 16.1 提示工程
本书将带领你开发代码和设计提示(这是一项控制Transformer 模型行为的新的“编程”技能)。每一章都会使用Python、PyTorch 和TensorFlow 从头开始讲授语言理解的关键方面。
你将学习原始Transformer、Google BERT、OpenAI GPT-3、T5 和其他几个模型的架构。最后一章将在前面16 章所学知识的基础上，展示ChatGPT 和GPT-4 的增强能力。你将学会如何微调Transformer，如何从头开始训练模型，如何使用强大的API。
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