文章介绍了基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理技术，探讨了其在文本生成、对话系统等领域的应用。作者分析了Transformer模型的优势和局限性，展望了未来Transformer技术的发展方向。文章深入浅出，对读者有很大的启发和帮助。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇一)
初识此书，我有点傻眼，感觉像看天书一样迷糊。但是当我静下心来仔细阅读后，我便被其深厚的理论性和专业性所吸引。这是一本关于自然语言处理（NLP）领域的深度探索之作，聚焦于Transformer架构，特别是GPT-3、ChatGPT和GPT-4等前沿模型。 书中对Transformer模型进行了详尽的解析，让我深刻感受到这一模型在NLP领域的革命性影响。从原理到应用，从理论到实践，作者都为我们呈现了一个清晰、完整的画卷。特别是对于如何利用Hugging Face等开源库来实施和利用预训练模型，书中给出了丰富的实战教程和案例研究，让我受益匪浅。 在理论性方面，该书深入浅出地讲解了Transformer模型的基本原理和核心思想，让我对NLP技术有了更深的理解。同时，书中还涉及了多种NLP任务，如情感分析、文本摘要、机器翻译等，展示了Transformer模型在这些任务中的优异表现。 在专业性方面，该书无疑是一本NLP领域的权威之作。它不仅涵盖了蕞新的研究成果和技术进展，还提供了丰富的实践经验和工程技巧。无论是对于NLP领域的初学者，还是对于有一定基础的从业者，这本书都能提供宝贵的参考和指导。 未来如果我们不想被隔离在AI技术之外，那《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》是一本非常值得一读的NLP佳作。要知道很多内行人都在悄悄地学习它！如果你也对NLP技术感兴趣，那么这本书一定不能错过！
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇二)
随着AIGC时代的翩然而至和数字虚拟化的逐步深入，自然语言处理的应用场景日益丰富，涵盖了数字人直播、虚拟数字人管家、数字人助理以及智能生命情感陪护等多元化领域。这些技术的底层基石，正是自然语言处理技术的深厚积累与不断创新。
历史上，自然语言处理的框架多基于机器学习的神经网络模型，如TensorFlow、PyTorch和Deeplearning4j等，每个框架都有其独特的特点和优势。然而，技术的车轮从未停止前进，Google提出的基于自注意力机制的Transformer模型，为自然语言处理领域带来了新的革命。
今天，我们即将分享的《基于GPT-3,ChatGPT,GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》一书，就是一本深度剖析Transformer模型及其前沿技术——ChatGPT的权威之作。全书共分为十七章，系统地阐述了Transformer的概念与架构，同时结合实际业务场景，如机器翻译、文本摘要生成、情绪分析以及AI助理等，为读者展现了自然语言处理的广阔天地。
值得一提的是，书中还深入探讨了模型微调、大模型训练以及提示词工程等关键技术。对于大多数企业和个人而言，模型微调和模型训练的代价往往过于沉重。以GPT-3.5为例，其拥有高达5700亿个参数，预计起步训练需求3000P算力，这对于绝大多数企业和个人而言都是难以承受的。
而提示词工程，作为一种经济实惠的解决方案，大大降低了自然语言处理的门槛。无需昂贵的算力成本，也无需学习复杂的神经网络算法，只需编写合适的提示词，借助ChatGPT等前沿技术，便可轻松构建出卓越的自然语言聊天机器人。
这本书不仅是对Transformer模型的深入解析，更是对最前沿自然语言处理方式的全面展示。通过丰富的案例和生动的语言，让读者轻松掌握GPT3、GPT4等前沿技术，实现开箱即用的效果。对于机器学习算法工程师、数字人产品经理、AI智能相关领域的产品设计师，以及所有关注AI智能和自然语言处理前沿技术的人群来说，这本书都是不可或缺的宝贵资源。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇三)
做读书博主一年多，经常看到有博主晒来自清华大学出版社的快递，很羡慕。不知道要达到什么样的功力，才会受到清华的青睐？
在1500F之后，我终于也收到了清华大学出版社的书了，这是40多年来离清华最近的一次。
只是一看书名就懵了，《基于GPT-3、 CHATGPT、 GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》，打开看了不到50页，直接吐了。
这是什么神人才能看懂的书，难道这就是我考不上清华的原因？！
于是恶补GPT-3、 CHATGPT、 GPT-4、Transformer以及NLP，终于靠近了清华一次，我终得有所收获吧：
什么是NLP？自然语言处理( Natural Language Processing)的简称，让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。它对于我们的现实生活的有很重大的意义，比如：
1. 改善人机交互：使人们能够更轻松地与计算机进行交流。
2. 提供便捷的服务：例如智能客服、智能语音助手等。
3. 助力自动化处理：帮助处理大量的文本数据。
4. 提升信息检索效果：更快速地找到所需信息。
5. 实现机器翻译：促进不同语言之间的交流。
6. 辅助文本生成：自动生成文章、报告等。
7. 增强情感分析能力：了解用户的情感态度。
Transformer 是一种用于自然语言处理的模型架构，它可以帮助计算机更好地理解和处理自然语言。而GPT-3、 CHATGPT、 GPT-4则是基于Transformer架构的不同处理版本。
以红旗车为例来理解它们之间的关系：
Transformer 就像是汽车的制造理念和基础设计，它为不同型号的汽车提供基本的框架和原理。
GPT-3 则像是红旗车的某一款特定型号，如红旗 H5。它基于 Transformer 的制造理念和基础设计，但具有自己独特的特点和性能。
ChatGPT 可以看作是在红旗 H5 的基础上，专门为社交场景进行了优化，增加了更加智能的语音交互系统。
GPT-4 则是红旗车系列的更新版本，就像红旗 H5 的升级版红旗 H5 Plus，在性能、功能等方面进行了改进和提升。
简单来说 Transformer 是汽车制造理念和基础设计，GPT-3 是特定型号的红旗车，ChatGPT 是针对特定社交场景优化的红旗车，GPT-4 是升级版的红旗车。
这本由法国 Denis Rossman 所著的书籍对于普通读者来说，虽然它的专业性太强，但在AI时代，仍然值得一读。
墙裂建议以下几类读者深度阅读：
1. 对计算机科学和人工智能领域感兴趣的人群。即使没有深入的专业知识，也能从中了解到自然语言处理的基本概念和应用场景。
2. 想要拓展知识领域的读者。通过阅读这本书，可以对 AI 语言理解有更深入的认识。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇四)
最近入手了一本专业方面的书籍，这本书，以其深入浅出的笔触和丰富的内容，引领我们走进自然语言处理（NLP）的奇妙世界，特别是那些基于Transformer架构的前沿技术。丹尼斯·罗斯曼，这位在NLP领域具有深厚造诣的学者，通过他的这本书，为我们揭示了GPT系列模型如何改变和塑造着自然语言处理的未来。 Transformer架构，自2017年问世以来，便以其独特的优势迅速在自然语言处理领域崭露头角。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，Transformer架构凭借其全局并行计算的能力，以及对长期依赖关系的有效捕捉，实现了对自然语言处理任务的精准解决。GPT系列模型，作为Transformer架构的典型代表，更是凭借其强大的预训练能力和广泛的适用性，在自然语言处理领域引发了巨·大的变革。 在书中，作者详细介绍了GPT系列模型的工作原理、优势以及应用场景。GPT-3，作为其中的佼佼者，拥有超过1750亿个参数，使其能够处理更加复杂的自然语言任务。ChatGPT和GPT-4作为后续版本，更是在性能和应用范围上得到了进一步的提升。书中还通过具体的案例和实践教程，展示了如何利用这些模型进行自然语言处理任务，如机器翻译、语音转文本、文本转语音以及问答系统等。 除了对GPT系列模型的介绍，书中还深入探讨了Transformer架构的成功因素以及未来的发展趋势。罗斯曼先生认为，Transformer架构的成功离不开其全局并行计算的能力、大规模预训练的崭新范式以及对话系统和语音处理的优越性能。同时，他也指出了当前Transformer架构面临的一些挑战和问题，如计算资源的消耗、模型的泛化能力以及隐私和安全问题等。 对于未来的发展趋势，罗斯曼先生持有乐观的态度。他认为，随着计算能力的提升和算法的优化，Transformer架构将会在自然语言处理领域发挥更加重要的作用。同时，他也看到了多模态处理和跨语言处理等新兴领域的发展潜力，认为这些领域将成为未来自然语言处理的重要研究方向。 值得一提的是，书中还详细介绍了如何利用开源库如Hugging Face来高·效地实施和利用预训练模型。这为广大科技爱好者和从业者提供了一个宝贵的实践指南，使他们能够更好地利用这些先进技术来解jue实际问题。 总的来说，这是一本极.具价值和启发性的书籍。它不仅为我们提供了深入的理论知识，还通过丰富的实践案例和教程展示了如何将这些知识应用于实际场景中。如果你对自然语言处理和人工智能领域感兴趣，那么这本书绝对值得一读。它将引领你进入自然语言处理的未来之路，让你领略到这一领域的无限可能。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇五)
在当今数字化时代，语言已经成为信息交流的主要媒介之一。然而，处理和理解人类语言仍然是人工智能领域中的一项巨大挑战。随着新技术的不断涌现，如GPT-3、ChatGPT和GPT-4等Transformer架构，我们正处于改变这一现状的关键时刻。《基于如GPT-3、ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》一书以其深入浅出的方式，为读者揭示了这些新技术在解决复杂语言问题方面的巨大潜力。 . 了解新技术解决复杂语言问题 . 本书首先带领读者深入了解GPT-3、ChatGPT和GPT-4等Transformer架构，这些技术正在重塑我们对自然语言处理的认识。通过这些技术，我们能够更好地理解和处理语言中的复杂性，从而在情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务中取得突破性进展。 . 对比GPT-3与其他Transformer的结果 . 本书不仅介绍了GPT-3，还对其与T5、GPT-2以及基于BERT的Transformer进行了深入比较。通过对比分析，读者能够更清晰地了解每种架构的优势和局限性，从而更好地选择适合自己需求的模型。 . 利用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行多项任务 . 通过本书，读者将学习如何利用TensorFlow、PyTorch等流行的深度学习框架，以及GPT-3等Transformer模型，执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等多项任务。这些任务的成功执行将为读者提供丰富的实践经验，加深对技术原理的理解。 . 探索ViT、CLIP和DALL-E的应用 . 这本书还介绍了ViT、CLIP和DALL-E等新兴技术在图像标注和生成方面的应用。读者将了解如何利用这些技术对图像进行标注，并通过DALL-E从文本生成具有想象力的图像，包括模糊化处理。 . 深入ChatGPT和GPT-4的工程机制 . 通过深入探讨ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制，帮助读者更好地理解这些模型在生成式任务中的工作原理。通过学习这些机制，读者将能够更好地利用ChatGPT和GPT-4进行对话生成和文本创作等任务。 . 无论是对于学术研究者、工程师还是对自然语言处理感兴趣的普通读者，这本书都将成为他们不可或缺的参考资料，启发他们在这一领域中不断探索和创新。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇六)
亲爱的读者们，准备好揭开Transformer的神秘面纱了吗？这个正在疯狂颠覆AI领域的神器，简直就像是自然语言处理领域的超级巨星！市面上琳琅满目的Transformer模型和平台，哪一款最能打动你的心弦，满足你的需求呢？
别着急，《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》这本书就来带你畅游Transformer的奇幻世界！告诉你不同模型和平台的独特魅力，还帮你找出消除模型缺点的小妙招。而且，还会手把手教你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，从构建数据集到定义数据整理器，再到训练模型，一步步带你走上成功之路！
你知道吗？《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》这本书可是个宝藏！它会详细展示如何微调GPT-3等预训练模型，让你轻松应对机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务。更厉害的是，它还会教你如何应对假新闻焦虑，让你在信息的海洋中保持清醒的头脑！
Transformer在短短4年里，它就以强大的性能和创新的思想，迅速在NLP社区崭露头角，打破了过去的记录。现在，BERT、T5和GPT等模型已经成为了计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域的新宠。斯坦福大学都忍不住提出了“基础模型”这个新术语，来赞美这些基于巨型预训练Transformer的大型语言模型。
想要深入了解Transformer的工作原理？想要掌握这一先进的技术来增强你的深度学习应用能力？这本书绝对是你的不二之选！作者Denis Rothman可是个大神级别的人物，他在理论和实践两方面都做出了杰出的贡献。在这本书里，他会先为你讲解Transformer的架构，为你打下坚实的基础，然后再带你领略BERT、RoBERTa、TS和GPT-3等流行模型的魅力。更棒的是，他还会教你如何将Transformer应用于各种实际场景，比如文本摘要、图像标注、问答、情感分析和假新闻分析等。
还在等什么？快来加入这场Transformer的狂欢吧！让我们一起探索这个充满无限可能的新世界，用Transformer的力量银领自然语言处理的新纪元！
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇七)
楼下欢聚的谈笑，林间清脆的鸟鸣，都是大自然的和谐乐章。而在数字化时代的网络世界，我们也有一本解读自然语言奥秘的宝典——《基于GPT—3、ChatGPT、GPT—4等Transformer架构的自然语言处理》。 作者丹尼斯·罗斯曼，这位来自法国的学者，用他深厚的专业知识，为我们揭示了Transformer架构的奥秘。从GPT—3到ChatGPT，再到GPT—4，这些前沿技术如何改变我们的世界？ 书中，丹尼斯不仅详细解读了Transformer的工作原理，更带领我们探索了GPT系列与T5、GPT—2以及基于BERT的Transformer的异同。这些强大的模型，正在打破NLP社区的纪录，引领我们进入全新的智能时代。 而在书中第13章，我特别被“使用Transformer分析假新闻”所吸引。丹尼斯建议我们使用这个强大的NLP工具来分析复杂的舆论场，从而形成更深刻、更广泛的观点。这不仅是技术的运用，更是对批判性思维的锻炼。 书中还提到，批判性思维是阻止假新闻传播的最佳方式，而倾听他人、保持冷静则是我们应对复杂信息环境的最好方法。这两句话，让我想到，再强大的AI，也只是在利用它造福人类，世界到底会不会变得更美好，还是取决于“你”。 打开这本书，你会发现它既有深入的理论解析，又有生动的实例解读。从“机器翻译”到“文本摘要”，再到“情绪分析”，丹尼斯用鲜活的案例，帮助我们深入理解Transformer模型的强大功能。 读万卷书，行万里路。这本《基于GPT—3、ChatGPT、GPT—4等Transformer架构的自然语言处理》，无疑是我们理解自然语言处理、探索智能世界的一条道路。让我们一起翻开它，探寻那些隐藏在文字背后的奥秘吧！
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇八)
“面向是志存高远的数据科学家”
翻开这本书，这也太专 业了！
慢慢翻阅，才发觉数字时代的浪潮中，自然语言处理（NLP）独特的魅力，可以说是引 领着人工智能的发展。
这本书不仅揭示了Transformer架构在NLP领域的巨大潜力，还提供了实用的操作指南和案例参考。让我这个门外汉得以窥见这一领域的前沿技术与无限可能。
1.书中介绍了GPT-3、ChatGPT、GPT-4等强大模型背后的原理与机制。
通过与T5、GPT-2以及基于BERT的Transformer模型进行对比，展现了GPT系列模型在解决NLP问题上的独特优势。
2.Transformer架构在实际生活中应用广泛，潜力巨大：
GPT-3模型可用来执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务。
3.书中还涉及了ViT和CLIP如何标注图像，以及如何使用DALL-E从文本生成图像的内容。
NLP与计算机视觉领域可以进行了融 合，Transformer架构在跨领域应用中的也具有强大能力。
书中对于ChatGPT和GPT-4的高 级提示工程机制的讲解，无疑为我们揭示了这些模型在智能对话方面的新高度。
通过深入剖析这些机制，我们得以更好地理解这些模型是如何实现与人类的自然交互的。
这本书内容丰富，不仅提供了大量的背景信息，内页大量的插图，形象直观地解释了Transformer的底层原理。
即使像我这类没有深厚的计算机科学知识背景的小白，也能轻松理解书中的内容。
阅读这本书，无论是计算机科学家、数据专家还是NLP爱好者，都能从中受益匪浅。
如果你对NLP领域感兴趣，错过这本书就太可惜了。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇九)
在AI的世界里，有一个神秘而强大的存在，那就是Transformer架构！它就像是NLP领域的魔法师，用自注意力机制捕捉语言中的秘密，让机器能够理解和生成人类的语言。 GPT-3、ChatGPT、GPT-4这些热门模型，都是Transformer架构的杰出代表。它们像是会说话的魔法师，能与你聊天、翻译文本、甚至帮你写文案！你是不是也被它们的魔法所折服？ 但是，Transformer架构并非完美无缺。它的参数规模庞大，训练和推理过程复杂，有时在处理特定任务时也会遇到挑战。不过，别担心！研究人员们正在不断努力，通过改进模型结构、优化算法等方式，让Transformer更加强大和高效！ 而且，Transformer的应用领域也在不断扩展。除了自然语言处理，它还在计算机视觉、语音识别等领域大放异彩。想象一下，未来的世界，Transformer将无处不在，让我们的生活更加便捷和智能！ 如果你也对Transformer架构感兴趣，想要了解更多关于它的秘密，那就快来加入我们吧！一起探索这个充满魔法的世界，让AI技术为我们的生活带来更多惊喜和便利！
基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构
评价人数不足
[法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)著 叶伟民 译 / 2024 / 清华大学出版社
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇十)
Transformer正在颠 覆AI领域。市面上有这么多平台和Transformer模型，哪些蕞符合你的需求？ 让我们一起来看看这本书吧！ · 《基于 GPT-3、 ChatGPT、 GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》这本书共分为17个篇章，分别向我们介绍了什么是Transformer模型，Transformer模型架构入门知识，如何使用Transformer进行回答，分析假新闻，以及微调的BERT模型，从头开始预训练RoBERTa模型（包括构建Kantai BERT的15个步骤），教我们如何使用Transformer处理下游的NLP任务，告诉我们什么是机器翻译，还有GPT-3和GPT-2、 ChatGPT和 GPT-4的比较，数据集预处理和词元分析器，还向我们介绍了可解释AI，AI助理的相关知识。 · 这本书还有一个很不错的地方，每一章节都有本章小结和练习题，帮我们总结回顾知识，理论联系实际，理论与应用相结合。 · 读完这本书，让我感到自己仿佛站在了科技的边界上，深入了解了我们日常交流和思考背后的技·术机制。这是一本用深入浅出的方式阐述复杂概念的书。从理论到实践，这本书为读者提供了从理解这些模型到应用它们的全 方位指南。 · 它提醒我们，虽然科技日新月异，但我们的生活和思考方式并没有改变。我们仍然需要理解和适应这些新的工具和平台。 · 打开这本书，开始你的探索之旅吧！你会发现一个新的世界，一个充满可能性和机会的世界。这本书将带你进入一个不同的认知领域，让你对人工智能有更深的理解和认识。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇十一)
你们是否还在为自然语言处理领域的知识而头疼？是否还在为找不到一本专业、实用的参考书而焦虑？今天，我要给大家种草一本超 级厉害的书——《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》！这本书可是被誉为“大模型黑书”哦！
这本书的名字就让人眼前一亮，充满了神秘感。而且从书的封面到内容，也充满了专 业与深 度。打开书页，更是让人眼前一亮！它系统地介绍了GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的基本原理和关键组件，让我们对这些大模型的运作机制有了深入的了解，这些模型不仅在自然语言处理领域取得了显著成效，还扩展到了计算机视觉等领域，展现出无限的可能。而且，书中还提供了大量的实例和代码，让我们可以在实践中快速掌握这些技能。
书中不仅讲解了这些大模型的基础知识，还介绍了它们在各个NLP任务中的应用。无论是机器翻译、语 音转文本，还是文本转语 音、问答系统，这本书都能给你提供实用的解 决方案。而且，书中还对比了不同模型和平台的优势，让我们可以更加清晰地了解它们的适用场景。从而选择蕞适合自己的工具。
更让人惊喜的是，这本书还探讨了如何使用这些大模型来解决NLP领域的难题。无论你是对机器翻译感兴趣，还是希望了解语 音转文本、文本转语 音等技术的实现原理，这本书都能为你提供详尽的解答。它介绍了解决NLP问题的技术，并提供了实际的案例和代码，让你可以在实践中快速掌握这些技能。无论是应对假新闻焦虑，还是处理海量数字信息，它都能给我们提供有力的支持。让我们看到了大模型在解 决实际问题中的巨大潜力。
这本书还关 注到了大模型在未来的发展趋势。它介绍了OpenAI等平台如何将Transformer架构扩展到语言、计算机视觉等领域，以及如何使用DALL-E2、ChatGPT和GPT-4等模型生成代码。这些前沿的探索让我们看到了大模型在未来的无限可能，也激发了我们对自然语言处理领域的无限遐想。
此外，这本书还注重实践性和可c作性。它提供了大量的代码实例和c作步骤，让我们可以在阅读过程中亲手实践，加深对知识的理解和掌握。这些实战c作将帮助你更好地理解大模型的工作原理，并提升你的实际c作能力。同时，书中还分享了作者在自然语言处理领域的经验和见解，让我们能够从中汲取到宝贵的经验和教训。
这本书的语言通俗易懂，内容条理清晰，配有大量的插图和实例，让你在阅读中轻松掌握知识点。无论你是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中受益。
总之，这本书真的是一本自然语言处理领域的宝典！它不仅让我们了解到了大模型的强大之处，还提供了实用的解决方案和代码实例。并帮助你更加专 业地应对NLP领域的挑战如果你也想在这个领域里更加专 业，无论你是初学者还是资 深从业者，这本书都能为你带来极大的帮助和启发。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇十二)
想象一下，每天在各种社交网络上发表的内容有数十亿条，文字有数百万页，如果人工审核、翻译那得需要多少人力投入啊？！不过这些现在AI就可以完成，节省了很多的人力成本和时间成本。说到AI，现在可是无人不晓的热门话题。阿尔法狗战胜世界围棋官军、几分钟内写出长篇文案、画画获得艺术比赛大奖，还有制作音乐、自动驾驶、辅助诊疗等等，AI早已参与到人们工作生活中的方方面面里。
社交网络、电子商务、流媒体、远程办公，超多领域都在向网络取代实体的趋势发展。而语言基础则是语言建模、聊天机器人、个人助理、问答、文本摘要、语 音转文本、机器翻译等功能应用的支柱。在这样的环境中，AI语言让使用网络浏览器、流媒体服务和任何涉及语言的数字活动变得不再困难，而社会从物理信息到数字信息的转变也使得AI进入了一个新的时代，让AI 的参数模型得以飞速发展，以应对更多级的单词数据集的挑战。
其中Transformer 模型的发展应用则标志着AI 新时代的开始。什么？Transformer，变形金刚？！No, no, no，此Transformer非彼Transformer。这里说的Transformer是AI的自然语言处理（NLP）模型，熟悉 Python编程的伸度学xi者、NLP 从业者、数据分析师等对此都非常熟悉。如果你也是他们中的一员，或者就是希望更多了解 AI语言及其语言驱动的功能，那么你一定不能错过清华大 学出版社出品的《基于GPT-3, ChatGPT, GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》。
它的内容精辟自不必多说，它在编排上也是心思细致。它列出了全书十七章的内容导读：每章的内容介绍、阅读不同内容所需的相关工具，便于读者做好阅前准备，并可以根据自己的兴趣挑选内容阅读。而且每章的蕞后还有小结和练xi题，便于读者巩固阅读，及时发现阅读中的问题。难怪本书被专 业人员称做是“鼎尖专家献出真知灼见”的一本书，是“经验丰富的舵手为我们提供了在这片新蓝海中破浪前行的工具，更重要的是，指明了前行的方向”！
连我这非专 业人士读后也拓宽了知识领域呢！还有一点，下次我们IT跟我神聊的时候，我决定要现学现卖装B唬唬他们！
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》读后感(篇十三)
在当今与时俱进的时代， Transformer 模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在 NLP 社区崭露头角，打破了过去30年的记录。 BERT 、T5和 GPT 等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。 ～ ～ ～ ～ ～ 书名：《大模型应用解决方案 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》 作者：（法）丹尼斯•罗斯曼 译者：叶伟民 出版社：清湖大学出版社 ～ ～ ～ ～ ～ 本书可作为所有对Transformer 工作原理感兴趣的人的参考书。作者在理论和实践两方面都做出了出色的工作，详细解释了如何逐步使用 Transformer 。 Transformer 模型标志着AI 新时代的开始。语言基础已成为语言建模、聊天机器人、个人助理、问答、文本摘要、语音转文本、情绪分析、机器翻译等的支柱。 斯坦福大学最近提出了"基础模型"这个术语，用于定义基于巨型预训练 Transformer 的一系列大型语言模型。所有这些进步都归功于一些简单的想法。 Transformer 架构具有革命性和颠覆性，它打破了过往RNN 和CNN 的主导地位。 本书在详细介绍 BERT 、 RoBERTa 、T5和 GPT -3等流行模型前，先讲述了 Transformer 的架构以便为你的学习奠定坚实基础。 本书还讲述了如何将 Transformer 应用于许多用例，如文本摘要、图像标注、问答、情感分析和假新闻分析等。 BERT 和GPT 模型放弃了循环网络层，使用自注意力机制取而代之。Transformer 模型优于RNN 和CNN。这是AI 历史上划时代的重大变化。 这本书最大的好处在于它的全面覆盖，从Transformer的理论基础开始，介绍了诸如预训练和微调等基本操作及其背后的原理。 阅读完本书后，你将能使用这一最先进的技术集合来增强你的深度学习应用能力。 如果你对这本书的主题感兴趣，那么本书绝对是值得一读！ #大模型#打造#更专业#大模型黑书
