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本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽AI & Data組佳作系列文章《30天內成為NLP大師：掌握關鍵工具和技巧》。本書從基礎理論到實務應用，詳細介紹了自然語言處理的發展過程及相關技術，且循序漸進解釋了AI中的數學原理，如線性代數、矩陣相乘及機率，並將這些理論應用於深度學習模型中。
此外，本書內容還涵蓋了如何建立、訓練及優化自然語言處理模型的實作步驟，並介紹目前最熱門的模型架構，如Transformer、BERT、GPT、LLaMA等，指導讀者如何在實際應用中微調這些模型，以達到最佳效果。對於那些希望參與人工智慧競賽或是提升程式設計技能的讀者，本書也提供大量實例與程式碼，幫助讀者更加理解和掌握這些技術。
- 理解人工智慧實際上的運作原理以及電腦是如何理解文字資料的。
- 完整介紹自然語言處理的「重要發展」與「最近進展」，讓你快速上手自然語言處理這一領域。
- 全面理解大型語言模型的奧妙與其相關評估指標。
- 告訴你模型優化技巧，讓你能在競賽中獲取優良名次。
- 讓你擁有工程師的「程式風格」與培育「自學思維」。
- Ch.01 模型該如何理解文字
- Ch.02 用數學來告訴你何謂神經網路
- Ch.03 Pytorch的訓練方式與模型的優化方
- Ch.04 文字也是一種有時間序列的資料
- Ch.05 該如何生成文字seq2seq架構解析
- Ch.06 萬物皆可Transformer
- Ch.07 站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT
- Ch.08 暴力的美學GPT的強大能力
- Ch.09 大型語言模型時代的起點
- Ch10 建立屬於自己的大型語言模型
- 無
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