TransformerChatGPT解密·原理源碼及案例檢視原始碼討論檢視歷史

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《TransformerChatGPT解密·原理源碼及案例》，作 者:王家林,段智華 編，定 價:129，出 版 社:北京航空航天大學出版社，出版日期:2024年04月01日，頁 數:496，裝 幀:平裝，ISBN:9787512443105。

書籍是用文字、圖畫和其他符號，在一定材料上記錄各種知識，清楚地表達思想，並且制裝成卷冊的著作物，為傳播各種知識和思想，積累人類文化的重要工具。它隨着歷史的發展，在書寫方式、所使用的材料和裝幀形式，以及形態方面，也在不斷變化與變更。

內容簡介

本書是一本系統介紹Transformer原理、源碼、應用的技術書籍，全書分為Transformer架構及源碼篇、ChatGPT技術：從基礎應用到進階實踐篇。

Transformer架構及源碼篇，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，通過圖文並茂的方式讓讀者直觀地了解Trans-former的原理和應用和Bayesian Transformer思想及數學原理完整論證、Transformer架構源碼完整實現、Transformer語言模型架構、數學原理及內幕機制、GPT自回歸語言模型架構、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、BE等

目錄

第1篇Transformer架構及源碼篇

第1章Bayesian Transformer思想及數學原理完整論證

1.1貝葉斯數學原理

1.2MLE和MAP數學推導

1.3語言模型Language Model原理機制、數學推導及神經網絡實現

1.4圖解Transformer精髓

1.5Bayesian Transformer和傳統Transformer的主要區別

1.6Bayesian Transformer在學術和工業領域的意義

1.7貝葉斯Bayesian Transformer數學推導論證過程全生命周期詳解及底層神經網絡物理機制剖析

第2章Transformer架構源碼完整實現

2.1Transformer架構內部的等級化結構及其在NLP中的應用內幕

2.2數學內幕、注意力機制代碼實現及Transformer可視化

2.3以對話機器人的流式架構為例闡述Transformer學習的第三境界

2.4以智能對話機器人為例闡述Transformer的自編碼autoencoding和自回歸autoregressive語言模型內幕機制

第3章Transformer語言模型架構、數學原理及內幕機制

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