前言
ChatGPT红得发紫，强得让人类心悸。但在它的背后，还隐藏着一位真正的大佬。它的名字叫做——Transformer!
这本书全面介绍了最新的Transformer模型在自然语言处理中的应用方法和技巧，包括原理、实现方法和各种任务的应用，提供了丰富的实例代码和案例分析，适合想要深入了解自然语言处理技术的读者。同时，书中还介绍了多任务学习、预训练模型、模型压缩等进阶技术，帮助读者更加灵活高效地构建自然语言处理应用程序。
本书的价值
- 本书全面介绍自然语言处理中的最新技术，以及使用Transformer模型构建先进的自然语言处理应用程序的方法与技巧。
- 本书详细介绍了Transformer模型的原理和实现方法，包括自注意力机制、残差连接等关键技术，帮助读者深入理解该模型。
- 本书涵盖了Transformer模型在各种自然语言处理任务中的应用，包括文本分类、命名实体识别、问答系统等。
- 本书提供了大量的实例代码和案例分析，帮助读者掌握如何使用Transformer模型进行自然语言处理任务的实现和优化。
- 本书还介绍了一些进阶的技术，如多任务学习、预训练模型、模型压缩等，帮助读者在构建自然语言处理应用程序时更加灵活和高效。
适用人群
本书的读者对象主要包括深度学习研究人员、自然语言处理从业人员、教师和学生。本书要求读者具有良好的Python 基础知识以及机器学习和深度学习的基本知识。
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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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