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@ a978-7-302-64872-7@ dCNY99.80
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@ a基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理@ Aji yu GPT-3、ChatGPT、GPT-4 deng Transformer jia gou de zi ran yu yan chu li@ f(法) 丹尼斯·罗斯曼著@ g叶伟民译
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@ a北京@ c清华大学出版社@ d2024.01
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@ aXVII, 353页@ c图@ d24cm
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@ a英文题名取自封面
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@ a本书将引领你进入Transformer的世界, 将讲述不同模型和平台的优势, 指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用HuggingFace从头开始预训练一个RoBERTa模型, 包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。本书分步展示如何微调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打展到语言领域、计算机视觉领域, 并允许使用DALL-E2、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。
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@ aTransformers for natural language processing: build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with Python, Hugging Face, and OpenAI's GPT-3, ChatGPT, and GPT-4@ zeng
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@ a人工智能@ Aren gong zhi neng@ x应用@ x自然语言处理@ x研究
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基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理/(法) 丹尼斯·罗斯曼著/叶伟民译.-北京：清华大学出版社，2024.01 XVII, 353页：图；24cm ISBN 978-7-302-64872-7：CNY99.80 本书将引领你进入Transformer的世界, 将讲述不同模型和平台的优势, 指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用HuggingFace从头开始预训练一个RoBERTa模型, 包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。本书分步展示如何微调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打展到语言领域、计算机视觉领域, 并允许使用DALL-E2、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。 ●
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