今天给大家推荐一本4月份才新出的大型语言模型（LLM）的权威教程《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》Google工程总监Antonio Gulli作序，一堆大佬推荐！这含金量不用多说。
作者在理论和实践方面都有着出色的表现，详细阐述了如何逐步运用Transformer技术。阅读完这本书，你将能熟练掌握这项前沿技术，提升你的深度学习应用能力。
书中在介绍BERT、RoBERTa、T5和GPT-3等流行模型之前，先详细讲解了Transformer的架构，为你的学习打下坚实的基础。 还展示了如何将Transformer应用于各种场景，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，这本书绝对值得一读！
本教程内容主要内容
• 了解用于解决复杂语言问题的新技术
• 将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比
• 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务
• 了解ViT和CLIP如何标注图像(包括模糊化)，并使用DALL-E从文本生成图像
• 学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制
课程目录如下：
这本书适合对AI和NLP感兴趣的技术人员和学生阅读，尤其适合那些希望在实际项目中应用Transformer模型的读者。通过本书，读者将能够掌握Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来解决NLP问题。
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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