Transformer&ChatGPT解密:原理、源碼及案例

本書是一本系統介紹Transformer原理、原始碼、應用的技術書籍，
全書分為Transformer架構及原始碼篇、ChatGPT技術：
從基礎應用到進階實踐篇。
Transformer架構及原始碼篇，從Transformer的基本原理入手，深入淺出進行講解，
可使讀者能夠深刻理解Transformer的工作原理和設計思想，
包括Transformer架構的理論知識、實際案例以及Transformer架構在時序預測等領域的應用等。
本篇特點是採用大量的圖片和圖表，
透過圖文並茂的方式讓讀者直觀地瞭解Trans-former的原理和應用和Bayesian Transformer思想及數學原理完整論證、
Transformer架構原始碼完整實作、Transformer語言模型架構、數學原理及內線機制、GPT自迴歸語言模型架構、
數學原理及內幕機制、BERT下的自編碼語言模型架構、數學原理及內幕機制、BERT Pre-taining模型源碼完整實作、
BERT Fine-tuning背後的數學原理詳解、使用BERT進行NER案例實戰、使用BERT進行多任務Fine-Tuning解密、
使用BERT對影評資料分析的資料處理、模型程式碼、線上部署等方面的內容，深入分析Transformer在自然語言處理上的應用。
ChatGPT技術：從基礎應用到進階實作篇，則以ChatGPT技術為主線，
介紹了GPT系列模型的發展歷程與技術特點、ChatGPT技術的基本原理以及OpenAI API的基礎應用實務等內容。
本書中既有理論敘述，又有案例應用指導，結構清晰，詳略得當，
既可作為機器學習、人工智能及大數據等從業人員學習用書，也可作為Transformer架構和原始碼剖析高手修煉的參考書，以及相關院校人工智能專業教材使用。