丹尼斯

Transformer正在顛覆AI領域。市面上有這麼平臺和Transformer模型，哪些最符合你的需求？ 將引領你進入Transformer的世界，將講述不同模型和平臺的優勢，指出如何消除模型的缺點和問題。本書將引導你使用Hugging Face從頭開始預訓練一個RoBERTa模型，包括構建數據集、定義數據整理器以及訓練模型等。 《基於GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架構的自然語言處理》分步展示如何微調GPT-3等預訓練模型。研究機器翻譯、語音轉文本、文本轉語音、問答等NLP任務，並介紹解決NLP難題的技術，甚至幫助你應對假新聞焦慮(詳見第13章)。 從書中可了解到，諸如OpenAI的高級平臺將Transformer擴展到語言領域、計算機視覺領域，並允許使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代碼。通過本書，你將了解到Transformer的工作原理以及如何實施Transformer來決NLP問題。 主要內容 ? 了解用於解決複雜語言問題的新技術 ? 將GPT-3與T5、GPT-2和基於BERT的Transformer的結果進行對比 ? 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3執行情感分析、文本摘要、非正式語言分析、機器翻譯等任務 ? 了解ViT和CLIP如何標注圖像(包括模糊化)，並使用DALL-E從文本生成圖像 ? 學習ChatGPT和GPT-4的高級提示工程機制

在機器學習生命週期的不同階段規劃和實施 XAI 評估目前流行的各種XAI開源工具的優缺點，介紹如何處理機器學習數據中的偏見問題，介紹處理機器學習數據中的道德倫理和法律問題的工具和相關知識，介紹XAI設計和可視化方面的**實踐，將XAI集成到Python模型中，在整個機器學習生命週期中使用對應的XAI工具來解決業務問題。