本书是一本系统介绍Transformer原理、源码、应用的技术书籍，全书分为Transformer架构及源码篇、ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践篇。
Transformer架构及源码篇，从Transformer的基本原理入手，深入浅出进行讲解，可使读者能够深刻理解Transformer的工作原理和设计思想，包括Transformer架构的理论知识、实际案例以及Transformer架构在时序预测等领域的应用等。本篇特点是采用大量的图片和图表，通过图文并茂的方式让读者直观地了解Trans-former的原理和应用和Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证、Transformer架构源码完整实现、Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制、GPT自回归语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT Pre-taining模型源码完整实现、BERT Fine-tuning背后的数学原理详解、使用BERT进行NER案例实战、使用BERT进行多任务Fine-Tuning解密、使用BERT对影评数据分析的数据处理、模型代码、线上部署等方面的内容，深入分析Transformer在自然语言处理中的应用。
ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践篇，则以ChatGPT技术为主线，介绍了GPT系列模型的发展历程和技术特点、ChatGPT技术的基本原理以及OpenAI API的基础应用实践等内容。
本书中既有理论讲述，又有案例应用指导，结构清晰，详略得当，既可作为机器学习、

第1篇Transformer架构及源码篇
第1章Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证
1.1贝叶斯数学原理
1.2MLE和MAP数学推导
1.3语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现
1.4图解Transformer精髓
1.5Bayesian Transformer和传统Transformer的主要区别
1.6Bayesian Transformer在学术和工业领域的意义
1.7贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析
第2章Transformer架构源码完整实现
2.1Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕
2.2数学内幕、注意力机制代码实现及Transformer可视化
2.3以对话机器人的流式架构为例阐述Transformer学习的第三境界
2.4以智能对话机器人为例阐述Transformer的自编码autoencoding和自回归autoregressive语言模型内幕机制
第3章Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制
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