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NLG的王者GPT圖解 - LLM的原來是這樣建構出來的
作者：
黃佳
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
深智數位
出版日期：2024/6/20
ISBN：9786267383735
書籍編號：kk0587081
頁數：320
定價：
780
元
一般會員價：
79
折
616
元
特別會員價：
79
折
616
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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分
享
內容簡介
作者介紹
書籍目錄
同類推薦
NLG的王者GPT圖解 - LLM的原來是這樣建構出來的 商品簡介 ★NLP始祖N-Gram，Bag-of-Words詳細說明介紹實作 ☆進入神經網路時代的Word2Vec、NPLM、RNN詳解及實作 ★序列至序列的神器Seq2Seq詳解及實作 ☆抓住字與字之間的關鍵Attention Mechanism詳解及實作 ★成為大神的Transformer詳解及實作 ☆第一個通用語言模型BERT詳解及實作 ★生成式語言模型GPT詳解及實作 ☆ChatGPT應用詳解及實作 ★最新一代GPT-4詳解及實作 全書從最基本的N-Gram 和簡單文字表示Bag-of-Words開始說明NLP的應用，接著進入NLP領域中最重要的隱空間表示法Word2Vec，正式進入了多維向量Embedding表示語義的年代。之後接連介紹了神經網路表示法RNN，以及將encoder及decoder連接的Seq2seq。本書最大的特色就是花了很大的篇幅介紹了注意力機制，詳解了大家最想不通的QKV查詢。在了解了注意力機制之後，就進入最重要的成神Transformer階段，並且帶有說明及完整的實作。最重要的Transformer解決之後，接下來就是強大應用的展現，包括了NLU的BERT說明及實作，以及現今AI基本GPT(屬於NLG)的自迴歸模型。本書也實作了自己使用維基文字生成的GPT模型，讓讀者一探AI一路走來的技術堆疊。最後一章更把目前當紅的ChatGPT所使用的RHLF技術完整走一遍，也使用了OpenAI的API來完成實作。
作者簡介 黃佳，筆名咖哥，新加坡科技研究局人工智慧研究員。主攻方向為NLP大模型的研發與應用、持續學習、AI in FinTech。黃佳深耕人工智慧領域多年，積累了豐富的科研專案和政府、銀行、能源、醫療等領域AI項目落地實戰經驗，目前正與PlatoX.AI展開富有前景的技術合作。曾著有《零基礎學機器學習》、《數據分析咖哥十話》等多部熱銷書。同時，在極客時間開設專欄《零基礎實戰機器學習》、《LangChain實戰課》，在深藍學院開設影片課程「生成式預訓練語言模型：理論與實戰」。
目錄 序章 看似尋常最崎崛，成如容易卻艱辛 GPT-4：點亮通用人工智慧的火花 人工智慧演進之路：神經網路兩落三起 現代自然語言處理：從規則到統計 何為語言？資訊又如何傳播？ NLP 是人類和電腦溝通的橋樑 NLP 技術的演進史 大規模預訓練語言模型：BERT 與GPT 爭鋒 語言模型的誕生和進化 統計語言模型的發展歷程 基於Transformer 架構的預訓練模型 " 預訓練+ 微調大模型" 的模式 以提示/ 指令模式直接使用大模型 從初代GPT 到ChatGPT，再到GPT-4 GPT 作為生成式模型的天然優勢 ChatGPT 背後的推手——OpenAI 從初代GPT 到ChatGPT，再到GPT-4 的進化史 第 1 課 高樓萬丈平地起：語言模型的雛形 N-Gram 和簡單文字表示 Bag-of-Words 1.1 N-Gram 模型 1.2 " 詞" 是什麼，如何" 分詞" 1.3 建立一個Bigram 字元預測模型 1.4 詞袋模型 1.5 用詞袋模型計算文字相似度 小結 思考 第 2 課 問君文字何所似：詞的向量表示 Word2Vec 和 Embedding 2.1 詞向量 ≈ 詞嵌入 2.2 Word2Vec：CBOW 模型和Skip-Gram 模型 2.3 Skip-Gram 模型的程式實現 2.4 CBOW 模型的程式實現 2.5 透過nn.Embedding 來實現詞嵌入 小結 思考 第 3 課 山重水盡疑無路：神經機率語言模型和循環神經網路 3.1 NPLM 的起源 3.2 NPLM 的實現 3.3 循環神經網路的結構 3.4 循環神經網路實戰 小結 思考 第 4 課 柳暗花明又一村：Seq2Seq 編碼器 - 解碼器架構 4.1 Seq2Seq 架構 4.2 建構簡單Seq2Seq 架構 小結 第 5 課 見微知著開慧眼：引入注意力機制 5.1 點積注意力 5.2 縮放點積注意力 5.3 編碼器- 解碼器注意力 5.4 注意力機制中的 Q、K、V 5.5 自注意力 5.6 多頭自注意力 5.7 注意力遮罩 5.8 其他類型的注意力 小結 思考 第 6 課 層巒疊翠上青天：架設 GPT 核心元件 Transformer 6.1 Transformer 架構剖析 6.1.1 編碼器- 解碼器架構 6.1.2 各種注意力的應用 6.1.3 編碼器的輸入和位置編碼 6.1.4 編碼器的內部結構 6.1.5 編碼器的輸出和編碼器- 解碼器的連接 6.1.6 解碼器的輸入和位置編碼 6.1.7 解碼器的內部結構 6.1.8 解碼器的輸出和Transformer 的輸出頭 6.2 Transformer 程式實現 6.3 完成翻譯任務 6.3.1 資料準備 6.3.2 訓練Transformer 模型 6.3.3 測試Transformer 模型 小結 思考 第 7 課 芳林新葉催陳葉：訓練出你的簡版生成式 GPT 7.1 BERT 與GPT 爭鋒 7.2 GPT：生成式自回歸模型 7.3 建構GPT 模型並完成文字生成任務 7.3.1 架設GPT 模型（解碼器） 7.3.2 建構文字生成任務的資料集 7.3.3 訓練過程中的自回歸 7.3.4 文字生成中的自回歸（貪婪搜索） 7.4 使用WikiText2 資料集訓練Wiki-GPT 模型 7.4.1 用WikiText2 建構Dataset 和DataLoader 7.4.2 用DataLoader 提供的資料進行訓練 7.4.3 用Evaluation Dataset 評估訓練過程 小結 思考 第 8 課 流水後波推前波：ChatGPT 基於人類回饋的強化學習 8.1 從GPT 到ChatGPT 8.2 在Wiki-GPT 基礎上訓練自己的簡版ChatGPT 8.3 用Hugging Face 預訓練GPT 微調ChatGPT 8.4 ChatGPT 的RLHF 實戰 8.4.1 強化學習基礎知識 8.4.2 簡單RLHF 實戰 小結 思考 第 9 課 生生不息的循環：使用強大的 GPT-4 API 9.1 強大的OpenAI API 9.2 使用GPT-4 API 小結 思考 後記 莫等閒，白了少年頭
專業設計師與 AI
零基礎玩轉LLM應用
大模型時代：從 Ch
AI超神應用術：Go
人工智慧漫畫全圖解：
一本搞定 AI數位員
ChatGPT 5實
用DeepSeek
LLMOps打造穩定
AI超神筆記術：No
Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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