"《Transformer深度解析與NLP應(yīng)用開發(fā)》系統(tǒng)解析Transformer的核心原理，從理論到實(shí)踐，幫助讀者全面掌握其在語言模型中的應(yīng)用，并通過豐富案例剖析技術(shù)細(xì)節(jié)。《Transformer深度解析與NLP應(yīng)用開發(fā)》共12章，內(nèi)容涵蓋Transformer模型的架構(gòu)原理、自注意力機(jī)制及其相對(duì)于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢(shì)，并詳細(xì)剖析BERT、GPT等經(jīng)典衍生模型的應(yīng)用。書中圍繞數(shù)據(jù)預(yù)處理、文本分類、序列標(biāo)注、文本生成、多語言模型等核心任務(wù)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)、微調(diào)與優(yōu)化技術(shù)，展示Transformer在語義匹配、問答系統(tǒng)和文本聚類等場(chǎng)景中的實(shí)際應(yīng)用。針對(duì)企業(yè)級(jí)開發(fā)需求，還特別介紹了ONNX與TensorRT優(yōu)化推理性能的**實(shí)踐，為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及低資源部署提供了解決方案。
《Transformer深度解析與NLP應(yīng)用開發(fā)》兼具理論深度與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，內(nèi)容系統(tǒng)，案例豐富，適合大模型及NLP研發(fā)人員、工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員以及高校師生閱讀與參考。"