"在不到4 年的时间里，Transformer 模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP 社区崭露头角，打破了过去30 年的记录。BERT、T5 和GPT 等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此，斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语，用于定义基于巨型预训练Transformer 的一系列大型语言模型。所有这些进步都归功于一些简单的想法。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》可作为所有对Transformer 工作原理感兴趣的人的参考书。作者在理论和实践两方面都做出了出色的工作，详细解释了如何逐步使用Transformer。阅读完本书后，你将能使用这一最优选的技术集合来增强你的深度学习应用能力。本书在详细介绍BERT、RoBERTa、T5 和GPT-3 等流行模型前，先讲述了Transformer 的架构以便为你的学习奠定坚实基础。本书还讲述了如何将Transformer 应用于许多用例，如文本摘要、图像标注、问答、情感分析和假新闻分析等。
如果你对这些主题感兴趣，那么本书绝对是值得一读的。
——Antonio Gulli
Google 工程总监Antonio Gulli"

《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》由(法)丹尼斯·罗斯曼著

第1章Transformer模型介绍
1.1Transformer的生态系统
1.1.1工业4.0
1.1.2基础模型
1.2使用Transformer优化NLP模型
1.3我们应该使用哪些资源
1.3.1Transformer4.0无缝API的崛起
1.3.2选择即用型API驱动库
1.3.3选择Transformer模型
1.3.4工业4.0AI专家的技能要求
1.4本章小结
1.5练习题
第2章Transformer模型架构入门
2.1Transformer的崛起：注意力就是一切
2.1.1编码器堆叠
2.1.2解码器堆叠
2.2训练和性能
2.3HuggingFace的Transformer模型
2.4本章小结
……