2024年重磅喜讯！热烈祝贺Gavin大咖大模型领域经典著作《Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例》 北京航空航天大学出版社发行上市!

内容简介

本书是一本系统介绍Transformer原理、源码、应用的技术书籍，分为Transformer架构及源码篇、ChatGPT基础应用实践篇。
Transformer架构及源码篇，从Transformer的基本原理入手，通过深入浅出的讲解，使读者能够深刻理解Transformer的工作原理和设计思想，不仅讲解Transformer架构的理论知识，还结合实际案例，深入剖析Transformer架构在时序预测等领域的应用。本篇采用大量的图片和图表，通过图文并茂的方式让读者更直观地了解Transformer的原理和应用，系统介绍Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证、Transformer架构源码完整实现、Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制、GPT自回归语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT Pre-taining模型源码完整实现、BERT Fine-tuning背后的数学原理详解、使用BERT进行NER案例实战、使用BERT进行多任务Fine-Tuning解密、使用BERT对影评数据分析的数据处理、模型代码、线上部署等方面的内容，深入分析Transformer在自然语言处理中的应用，本篇力求简明扼要，结构清晰，帮助读者掌握Transformer和Bayesian Transformer的重要思想和方法，并在实践中灵活运用。
ChatGPT基础应用实践篇，本篇是以ChatGPT技术为主线的技术指南，涵盖了ChatGPT基础应用实践的内容，介绍了GPT系列模型的发展历程和技术特点、ChatGPT技术的基本原理、以及OpenAI API的基础应用实践。
本书适合机器学习、人工智能及大数据学习者和从业人员使用。对于有Transformer架构应用经验的人员，本书也可作为Transformer架构和源码剖析高手修炼的参考书。同时，本书也适合高等院校作为人工智能教材使用。