说到Transformer，这个已经是无数人谈论的神经网络的基础架构之一了。但是这期间又有无数的好的，极好的，不好的信息，所以如果你要真的了解它，找本好书来仔细看一下，其实是对得起自己的最好方式！
今天我想推荐的一本书是 《基于 GPT-3 、 ChatGPT、GPT-4等 Transfromer 架构的自然语言处理》 ，我想你一看到这么长的书名，大概率就知道它的主要内容了：
它就是从 Transformer 架构开始讲，然后分析了它如何实现 Bert、如何训练与微调 Bert； 如何从 GPT-2再发展到 GPT-3，微调 GPT3，如何使用 GPT3；再到做为 AI 的各种应用场景的处理。最难得的是，还在最后一段章节中讲解了 GPT4的内容。也就是 Transformer 在 NLP 这一条主线上的技术讲得一条龙嘛。把 Transformer 在 NLP 领域里可能出现的场景都大概通透的讲了一遍。可以说是 Transformer 的全书！
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再看一下细节，我觉得讲得非常到位的地方。这本书的第二章，我觉得讲得非常好的部分：
它只讲Transformer 的基础架构，说到这个架构，为什么那么多人讲我觉得这本书讲的“到位”呢？
- 能够从 文字转 Token 开始讲起，再接 Position Embedding，QKV 的计算，然后 FFN 的处理方法，Decoder 都有。
- 关于 Position Embedding 不要只讲绝对 Position 计算，还有扩展一下它是怎么应用的，你能更清楚细节。
- QKV 如何优化计算。大家都知道的是 QxK^xV，但是你真的知道每个细节吗？
- 它还讲了MultiHead 的拼接，这个是我看到非常少的文章提到这个细节的。 所以细节才是魔鬼，只有写了细节的人才说明知道细节上的问题有多少！才知道读了有啥用！
这些在这本书的第二章都有了充分的讲解。所以一本书的内容既有宽度，又有深度。再加上应用场景的分析说明，是不是非常的好？
书籍目录如下：
第1 章 Transformer 模型介绍
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1.1 Transformer 的生态系统
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1.2 使用Transformer 优化NLP模型
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1.3 我们应该使用哪些资源
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1.4 本章小结
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1.5 练习题
第2 章 Transformer 模型架构入门
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2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切
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2.2 训练和性能
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2.3 Hugging Face 的Transformer模型
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2.4 本章小结
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2.5 练习题
第3 章 微调BERT 模型
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3.1 BERT 的架构
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3.2 微调BERT
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3.3 本章小结
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3.4 练习题
第4 章 从头开始预训练RoBERTa模型
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4.1 训练词元分析器和预训练Transformer
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4.2 从头开始构建Kantai BERT
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4.3 后续步骤
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4.4 本章小结
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4.5 练习题
第5 章 使用Transformer 处理下游NLP 任务
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5.1 Transformer 的转导与感知
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5.2 Transformer 性能与人类基准
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5.3 执行下游任务
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5.4 本章小结
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5.5 练习题
第6 章 机器翻译
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6.1 什么是机器翻译
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6.2 对WMT 数据集进行预处理
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6.3 用BLEU 评估机器翻译
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6.4 Google 翻译
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6.5 使用Trax 进行翻译
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6.6 本章小结
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6.7 练习题
第7 章 GPT-3
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7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP
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7.2 OpenAI GPT Transformer模型的架构
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7.3 使用GPT-2 进行文本补全
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7.4 训练自定义GPT-2 语言模型
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7.5 使用OpenAI GPT-3
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7.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出
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7.7 微调GPT-3
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7.8 工业4.0 AI 专家所需的技能
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7.9 本章小结
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7.10 练习题
第8 章 文本摘要(以法律和财务文档为例)
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8.1 文本到文本模型
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8.2 使用T5 进行文本摘要
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8.3 使用GPT-3 进行文本摘要
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8.4 本章小结
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8.5 练习题
第9 章 数据集预处理和词元分析器
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9.1 对数据集进行预处理和词元分析器
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9.2 深入探讨场景4 和场景5
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9.3 GPT-3 的NLU 能力
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9.4 本章小结
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9.5 练习题
第10 章 基于BERT 的语义角色标注
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10.1 SRL 入门
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10.2 基于BERT 模型的SRL
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实验
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10.3 基本示例
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10.4 复杂示例
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10.5 SRL 的能力范围
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10.6 本章小结
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10.7 练习题
第11 章 使用Transformer 进行问答
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11.1 方法论
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11.2 方法0：试错法
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11.3 方法1：NER
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11.4 方法2：SRL
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11.5 后续步骤
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11.6 本章小结
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11.7 练习题
第12 章 情绪分析
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12.1 入门：使用Transformer进行情绪分析
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12.2 斯坦福情绪树库(SST)
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12.3 通过情绪分析预测客户行为
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12.4 使用GPT-3 进行情绪分析
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12.5 工业4.0 依然需要人类
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12.6 本章小结
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12.7 练习题
第13 章 使用Transformer 分析假新闻
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13.1 对假新闻的情绪反应
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13.2 理性处理假新闻的方法
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13.3 在我们继续之前
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13.4 本章小结
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13.5 练习题
第14 章 可解释AI
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14.1 使用BertViz 可视化Transformer
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14.2 LIT
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14.3 使用字典学习可视化Transformer
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14.4 探索我们无法访问的模型
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14.5 本章小结
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14.6 练习题
第15 章 从NLP 到计算机视觉
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15.1 选择模型和生态系统
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15.2 Reformer
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15.3 DeBERTa
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15.4 Transformer 视觉模型
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15.5 不断扩大的模型宇宙
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15.6 本章小结
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15.7 练习题
第16 章 AI 助理
- 16.1 提示工程
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