《精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型》萨瓦斯·伊尔蒂利姆【文字版_PDF电子书】_计算机类

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《精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型》萨瓦斯·伊尔蒂利姆【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

AI领域的基石王者,那些还沉迷于CNN，RNN的工程师被警告：放弃战斗吧，向Transformer投降!

在过去的二十年中，自然语言处理研究领域发生了翻天覆地的变化。在这段时间里，自然语 言处理经历了不同的处理范式，并最终进入了一个由神奇的Transformer体系结构主导的新时代。 Transformer深度学习架构是通过继承许多方法而产生的，其中包括上下文词嵌入、多头注意力机制、位置编码、并行体系结构、模型压缩、迁移学习、跨语言模型等。在各种基于神经的自然语言处理方法中， Transformer架构逐渐演变为基于注意力的“编码器-解码器”体系结构，并持续发展到今天。现在，我们在文献中看到了这种体系结构的新的成功变体。目前研究已经发现了只使用 Transformer 架构中编码器部分的出色模型，如 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,Transformers双向编码表示);或者只使用Transformer架构 中解码器部分的出色模型，如 GPT(Generated Pre -trained Transformer,生成式的预训练 Transformer)。

本书涵盖了这些自然语言处理方法。基于 Hugging Face社区的Transformer库，我们能够轻 松地使用Transformer。 本书将循序渐进地提供各种自然语言处理问题的解决方案：从文档摘要到问 题回答系统。我们将看到，基于Transformer, 可以取得最先进的成果。

作者简介：

本书由Savas Yldmnm专业人士编写

萨瓦斯 ·伊尔蒂利姆 (Savas Yldmnm) 毕业于伊斯坦布尔技术大学计算机工程系，拥有自然 语言处理 (Natural Language Processing,NLP)专业的博士学位。目前，他是土耳其伊斯坦布尔比尔基大学的副教授，也是加拿大瑞尔森大学的访问研究员。他是一位积极热情的讲师和研究员， 具有20多年教授机器学习、深度学习和自然语言处理等课程的丰富经验。他开发了大量的开源软件和资源，为土耳其自然语言理解社区做出了重大贡献。他还为人工智能公司的研究开发项目提供全面的咨询服务。

目  录：

Transformer到底是什么，让ChatGPT如此迷恋?

这只变形金刚，到底是只什么怪兽?

——用于自然语言处理(NLP)的神经网络架构

第1 章 从词袋到Transformer。本章简要介绍了自然语言处理的历史，并将传统方法、深度学习模型(如CNIN、RNN 和LSTM) 与Transformer模型进行了比较分析。

第2章 Transformer的实践操作入门。本章深入探讨了如何使用Transformer模型，并通过实际例子阐述了分词器和模型，如BERT。

第3章 自编码语言模型。本章讨论了如何从零开始在任何给定语言上训练自编码语言模型。训练过程将包括模型的预训练和特定任务的训练。

第4章 自回归和其他语言模型。本章讨论了自回归语言模型的理论细节，并引导读者如何在自己的语料库中对模型进行预训练。读者将学习如何在自己的文本上预训练任何语言模型(如GPT- 2),并在各种任务(如语言生成)中使用该模型。

第5章 微调文本分类语言模型。在本章中，读者将学习如何配置文本分类的预训练模型，以及如何微调文本分类下游任务的模型(如情感分析或多类别分类)。

第6章 微调标记分类语言模型。本章讲述如何微调标记分类任务的语言模型[如命名实体识别 (NER)、词性标注 (POS)和问题回答 (QA)系统]。

第7章 文本表示。在本章中，读者将学习文本表示技术以及如何有效地利用Transformer 体系结构，特别是对于无监督任务，如聚类、语义搜索和主题建模。

第8章 使用高效的Transformer。 本章展示了如何使用提炼、剪枝和量化方法，从预训练模型中 生成高效的模型。然后，读者将获得有关高效稀疏Transformer的知识，如Linformer 和 BigBird，以及如何使用这些模型。

第9章 跨语言和多语言建模。在本章中，读者将学习多语言和跨语种语言模型预训练以及单语言和多语言预训练之间的差异。本章涉及的其他主题包括因果语言建模和翻译语言建模。

第10章 部署 Transformer 模型。本章将详细介绍如何在 CPU/GPU环境中，为基于 Transformer的自然语言处理解决方案提供服务。本章还将描述如何使用 TensorFlow 扩展 (TFX) 部署机器学习系统。

第11 章 注意力可视化与实验跟踪。本章涵盖两个不同的技术概念：注意力可视化与实验跟踪。 我们将使用诸如exBERT 和 BertViz之类的复杂工具进行实验练习。

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摘要：《精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型》是一本关于自然语言处理模型的专业书籍，作者萨瓦斯·伊尔蒂利姆通过详细的阐述和实例，引导读者从零开始构建Transformer模型，帮助读者深入理解NLP模型的原理和应用。本书内容丰富，涵盖了Transformer模型的基础知识、实践应用以及模型优化等方面，对于学习NLP领域的读者来说是一本难得的佳作。

1、Transformer模型基础

Transformer模型作为NLP领域的重要模型，其基础原理是如何实现的？作者从最基本的原理出发，逐步介绍了Transformer模型的各个组成部分，包括自注意力机制、编码器-解码器结构等，帮助读者建立起对Transformer模型基础知识的全面认识。

此外，书中还通过丰富的实例和案例分析，帮助读者更好地理解Transformer模型基础知识的应用场景和实际操作。

在学习Transformer模型基础知识的过程中，读者可以通过书中的练习题和项目实践，巩固所学知识，提高对Transformer模型基础的理解和运用能力。

2、实践应用案例分析

除了理论知识的介绍，本书还涵盖了丰富的实践应用案例分析，从文本分类、情感分析到机器翻译等多个领域，作者通过具体的案例，演示了如何使用Transformer模型解决实际的NLP问题。

这些案例分析不仅帮助读者理解Transformer模型在不同NLP任务中的应用方式，还能够激发读者对NLP问题的思考和创新，为读者提供了丰富的实例参考。

通过学习这些实践应用案例，读者能够更好地掌握Transformer模型在NLP领域的具体应用方法，为自己的研究和实践工作提供有力支持。

3、模型优化与性能提升

在实际应用中，优化模型的性能是NLP领域研究者和从业者关注的重要问题之一。本书针对Transformer模型的优化与性能提升进行了深入的探讨，包括模型压缩、加速训练、参数调整等方面。

通过对模型优化与性能提升的介绍，读者可以了解到当前NLP领域的研究热点和最新进展，为自己在实践中遇到的问题提供了解决思路和方法。

同时，书中还介绍了一些优化模型性能的实际案例和经验，帮助读者在实际工作中更好地应用这些方法，提升自己的工作效率和成果。

4、未来发展趋势展望

最后，本书还对NLP领域未来的发展趋势进行了展望，从技术发展、应用场景、研究方向等多个方面进行了分析和预测。

通过对未来发展趋势的展望，读者可以更好地把握NLP领域的发展方向，为自己的学习和研究规划未来的方向和目标。

总结：

综上所述，《精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型》是一本全面系统的NLP模型专业书籍，内容丰富、深入浅出，适合NLP领域的初学者和从业者阅读学习。通过本书的学习，读者能够全面掌握Transformer模型的原理和应用，为自己的NLP研究和实践工作提供有力支持。

本文由nayona.cn整理

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