今天給大家推薦一本4月份才新出的大型語言模型（LLM）的權威教程《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架構的自然語言處理》！Google工程總監Antonio Gulli作序，一堆大佬推薦！這含金量不用多說，在這里給大家強烈推薦一波，不多bb開始介紹！

本教程內容主要內容

? 了解用于解決復雜語言問題的新技術

? 將GPT-3與T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的結果進行對比

? 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3執行情感分析、文本摘要、非正式語言分析、機器翻譯等任務

? 了解ViT和CLIP如何標注圖像(包括模糊化)，并使用DALL-E從文本生成圖像

? 學習ChatGPT和GPT-4的高級提示工程機制

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《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架構的自然語言處理》分步展示如何微調GPT-3等預訓練模型。研究機器翻譯、語音轉文本、文本轉語音、問答等NLP任務，并介紹解決NLP難題的技術，甚至幫助你應對假新聞焦慮(詳見第13章)。

從書中可了解到，諸如OpenAI的高級平臺將Transformer擴展到語言領域、計算機視覺領域，并允許使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代碼。通過本書，你將了解到Transformer的工作原理以及如何實施Transformer來決NLP問題。

書籍目錄如下：

第1 章 Transformer 模型介紹

• 1.1 Transformer 的生態系統

• 1.2 使用Transformer 優化NLP模型

• 1.3 我們應該使用哪些資源

• 1.4 本章小結

• 1.5 練習題

第2 章 Transformer 模型架構入門

• 2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切

• 2.2 訓練和性能

• 2.3 Hugging Face 的Transformer模型

• 2.4 本章小結

• 2.5 練習題

第3 章 微調BERT 模型

• 3.1 BERT 的架構

• 3.2 微調BERT

• 3.3 本章小結

• 3.4 練習題

第4 章 從頭開始預訓練RoBERTa模型

• 4.1 訓練詞元分析器和預訓練Transformer

• 4.2 從頭開始構建Kantai BERT

• 4.3 后續步驟

• 4.4 本章小結

• 4.5 練習題

第5 章 使用Transformer 處理下游NLP 任務

• 5.1 Transformer 的轉導與感知

• 5.2 Transformer 性能與人類基準

• 5.3 執行下游任務

• 5.4 本章小結

• 5.5 練習題

第6 章 機器翻譯

• 6.1 什么是機器翻譯

• 6.2 對WMT 數據集進行預處理

• 6.3 用BLEU 評估機器翻譯

• 6.4 Google 翻譯

• 6.5 使用Trax 進行翻譯

• 6.6 本章小結

• 6.7 練習題

第7 章 GPT-3

• 7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人類NLP

• 7.2 OpenAI GPT Transformer模型的架構

• 7.3 使用GPT-2 進行文本補全

• 7.4 訓練自定義GPT-2 語言模型

• 7.5 使用OpenAI GPT-3

• 7.6 比較GPT-2 和GPT-3 的輸出

• 7.7 微調GPT-3

• 7.8 工業4.0 AI 專家所需的技能

• 7.9 本章小結

• 7.10 練習題

第8 章 文本摘要(以法律和財務文檔為例)

• 8.1 文本到文本模型

• 8.2 使用T5 進行文本摘要

• 8.3 使用GPT-3 進行文本摘要

• 8.4 本章小結

• 8.5 練習題

第9 章 數據集預處理和詞元分析器

• 9.1 對數據集進行預處理和詞元分析器

• 9.2 深入探討場景4 和場景5

• 9.3 GPT-3 的NLU 能力

• 9.4 本章小結

• 9.5 練習題

第10 章 基于BERT 的語義角色標注

• 10.1 SRL 入門

• 10.2 基于BERT 模型的SRL

• 實驗

• 10.3 基本示例

• 10.4 復雜示例

• 10.5 SRL 的能力范圍

• 10.6 本章小結

• 10.7 練習題

第11 章 使用Transformer 進行問答

• 11.1 方法論

• 11.2 方法0：試錯法

• 11.3 方法1：NER

• 11.4 方法2：SRL

• 11.5 后續步驟

• 11.6 本章小結

• 11.7 練習題

第12 章 情緒分析

• 12.1 入門：使用Transformer進行情緒分析

• 12.2 斯坦福情緒樹庫(SST)

• 12.3 通過情緒分析預測客戶行為

• 12.4 使用GPT-3 進行情緒分析

• 12.5 工業4.0 依然需要人類

• 12.6 本章小結

• 12.7 練習題

第13 章 使用Transformer 分析假新聞

• 13.1 對假新聞的情緒反應

• 13.2 理性處理假新聞的方法

• 13.3 在我們繼續之前

• 13.4 本章小結

• 13.5 練習題

第14 章 可解釋AI

• 14.1 使用BertViz 可視化Transformer

• 14.2 LIT

• 14.3 使用字典學習可視化Transformer

• 14.4 探索我們無法訪問的模型

• 14.5 本章小結

• 14.6 練習題

第15 章 從NLP 到計算機視覺

• 15.1 選擇模型和生態系統

• 15.2 Reformer

• 15.3 DeBERTa

• 15.4 Transformer 視覺模型

• 15.5 不斷擴大的模型宇宙

• 15.6 本章小結

• 15.7 練習題

第16 章 AI 助理

• 16.1 提示工程

本書將帶領你開發代碼和設計提示(這是一項控制Transformer 模型行為的新的“編程”技能)。每一章都會使用Python、PyTorch 和TensorFlow 從頭開始講授語言理解的關鍵方面。

你將學習原始Transformer、Google BERT、OpenAI GPT-3、T5 和其他幾個模型的架構。最后一章將在前面16 章所學知識的基礎上，展示ChatGPT 和GPT-4 的增強能力。你將學會如何微調Transformer，如何從頭開始訓練模型，如何使用強大的API。

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