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介绍
Transformer正在颠覆AI领域。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。
《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)。
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
目录
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近两年LLM在学术界与工业界的发展大家都有目共睹。大模型作为新兴而迅速发展的技术，已跨越至多模态领域，涵盖语言、语音、视觉等，并细化为通用、行业及任务特定模型等，到了今年，以预训练LLM为代表的大模型PK上半场已然结束，接下来就要进入下半场大模型2. 0时代了。
如果你想写大模型论文，但却没有合适的idea，我收集整理了来自QS前50名校大佬的大模型研究思路！这些idea都是从顶会论文中提炼出来的精华，冲刺CVPR/NIPS也不在话下！
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