介绍有幸收到清华大学出版社Yuna老师的邀请,为《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》写一篇书评。当时我恰好正在计划下一篇测评的内容,于是欣然答应。 收到样书…
随着深度学习技术的发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,基于Transformer架构的预训练模型,如ChatGPT和GPT-4,已经成为了解决各种NLP任务的主流方法。本文将介绍如何使用这些大模型来解决自然语言处理问题,并提供相应的代码示例。 安装所需库 首先,我们需要安装一些必要的库,如PyTorch、Transformers等。可以通...
副标题:基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 原作名:Transformers for Natural Language Processing: Build, Train, and Fine -tune Deep Neural Network Architectures for NLP with Python, Hugging Face, and OpenAl's GPT-3, ChatGPT, and GPT-4, Second Editon ...
• 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 这本书分步展示如何微调GPT-3等预...
> 编程语言与程序设计 > 清华大学 > 大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 清华大学出版社京东自营官方旗舰店 关注店铺 手机下单 进店逛逛|关注店铺 关注 企业购更优惠 大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 ...
随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域也迎来了前所未有的变革。在这场科技浪潮中,Transformer架构的提出无疑是这一变革的重要里程碑。它不仅彻底颠覆了传统NLP模型的设计思路,更以其卓越的性能和广泛的应用前景,引领了整个NLP领域的进步。《大模型应用解决方案 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构...
当当网图书频道在线销售正版《大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》,作者:[法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)著 叶伟民 译,出版社:清华大学出版社。最新《大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理
BERT、T5和GPT等模型现已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序和编码等领域新应用的基础构件。 🌟 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:清华大学出版社 本书适合所有对Transformer工作原理...
大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 人工智能、机器学习、深度学习、AI、Chatgpt领域重磅教程 图书 [法] 丹尼斯·罗斯曼 著 京东价 ￥ 降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 - + 加入购物车 更多商品信息 ...
回溯至1954年,人工智能的概念首次被提出,后续发展至机器学习让机器具备自我编程和学习的能力,进一步演变为基于深度神经网络的深度学习。 现在,生成式AI,如ChatGPT,作为这一领域的典型应用,已广泛应用于多个场景。 大模型作为深度学习的一个分支,已迅速成为AI研究的主流。它的应用场景大致可分为六类,包括问答、情绪分析...