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Transformer自然語言處理實(shí)戰(zhàn)
Transformer自然語言處理實(shí)戰(zhàn)
Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf 著
葉偉民, 葉志遠(yuǎn) 譯
出版時(shí)間：2024年01月
頁數(shù)：342
“本書是介紹Transformers庫的典范，內(nèi)容清晰明了?！?br /> ——Jeremy Howard
fast.ai聯(lián)合創(chuàng)始人，昆士蘭大學(xué)教授
“一本能為現(xiàn)代自然語言處理提供清晰指導(dǎo)的精彩指南，強(qiáng)烈推薦！”
——Christopher Manning
斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域首任Thomas M. Siebel教授

自Transformer在2017年發(fā)布以來，自然語言處理領(lǐng)域就邁入了一個(gè)全新的時(shí)代。以Transformer為基礎(chǔ)的模型，不斷推動著自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步與革新。如今隨著ChatGPT的發(fā)布與流行，Transformer也被越來越多的人所了解和使用。
本書以Hugging Face Transformers庫為基礎(chǔ)，旨在向讀者介紹Transformer模型的基礎(chǔ)知識和快速入門方式，幫助讀者完成訓(xùn)練和擴(kuò)展。三位作者都是Hugging Face Transformers的創(chuàng)建者，深諳Transformer的原理與架構(gòu)，將通過實(shí)際案例“手把手”地幫助讀者構(gòu)建各種自然語言處理任務(wù)，并不斷挖掘Transformer的無限潛力，從而實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用和創(chuàng)新。
通過本書，你將：
● 以NLP領(lǐng)域最具代表性的任務(wù)（文本分類、命名實(shí)體識別和問答系統(tǒng)）為例，學(xué)習(xí)構(gòu)建、調(diào)試和優(yōu)化Transformer模型。
● 了解Transformer如何應(yīng)用于跨語言遷移學(xué)習(xí)。
● 學(xué)習(xí)如何在標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的場景中應(yīng)用Transformer。
● 使用蒸餾、剪枝和量化等技術(shù)優(yōu)化Transformer。
● 學(xué)習(xí)如何對Transformer做分布式并行訓(xùn)練。
  1. 序
  2. 前言
  3. 第1章 歡迎來到Transformer的世界
  4. 1.1 編碼器-解碼器框架
  5. 1.2 注意力機(jī)制
  6. 1.3 NLP的遷移學(xué)習(xí)
  7. 1.4 Hugging FaceTransformers庫：提供規(guī)范化接口
  8. 1.5 Transformer應(yīng)用概覽
  9. 1.6 Hugging Face生態(tài)系統(tǒng)
  10. 1.7 Transformer的主要挑戰(zhàn)
  11. 1.8 本章小結(jié)
  12. 第2章 文本分類
  13. 2.1 數(shù)據(jù)集
  14. 2.2 將文本轉(zhuǎn)換成詞元
  15. 2.3 訓(xùn)練文本分類器
  16. 2.4 本章小結(jié)
  17. 第3章 Transformer架構(gòu)剖析
  18. 3.1 Transformer架構(gòu)
  19. 3.2 編碼器
  20. 3.3 解碼器
  21. 3.4 認(rèn)識Transformer
  22. 3.5本章小結(jié)
  23. 第4章 多語言命名實(shí)體識別
  24. 4.1 數(shù)據(jù)集
  25. 4.2 多語言Transformer
  26. 4.3 多語言詞元化技術(shù)
  27. 4.4 命名實(shí)體識別中的Transformers
  28. 4.5 自定義Hugging Face Transformers庫模型類
  29. 4.6 NER的詞元化
  30. 4.7 性能度量
  31. 4.8 微調(diào)XLM-RoBERTa
  32. 4.9 錯(cuò)誤分析
  33. 4.10 跨語言遷移
  34. 4.11 用模型小部件進(jìn)行交互
  35. 4.12 本章小結(jié)
  36. 第5章 文本生成
  37. 5.1 生成連貫文本的挑戰(zhàn)
  38. 5.2 貪婪搜索解碼
  39. 5.3 束搜索解碼
  40. 5.4 采樣方法
  41. 5.5 top-k和核采樣
  42. 5.6 哪種解碼方法最好
  43. 5.7 本章小結(jié)
  44. 第6章 文本摘要
  45. 6.1 CNN/DailyMail數(shù)據(jù)集
  46. 6.2 文本摘要pipeline
  47. 6.3 比較不同的摘要
  48. 6.4 度量生成文本的質(zhì)量
  49. 6.5 在CNN/DailyMail數(shù)據(jù)集上評估PEGASUS
  50. 6.6 訓(xùn)練摘要模型
  51. 6.7 本章小結(jié)
  52. 第7章 構(gòu)建問答系統(tǒng)
  53. 7.1 構(gòu)建基于評論的問答系統(tǒng)
  54. 7.2 評估并改進(jìn)問答pipeline
  55. 7.3 生成式問答
  56. 7.4 本章小結(jié)
  57. 第8章 Transformer模型調(diào)優(yōu)
  58. 8.1 以意圖識別為例
  59. 8.2 創(chuàng)建性能基準(zhǔn)
  60. 8.3 通過知識蒸餾減小模型大小
  61. 8.4 利用量化技術(shù)使模型運(yùn)算更快
  62. 8.5 基準(zhǔn)測試量化模型
  63. 8.6 使用ONNX和ONNX Runtime進(jìn)行推理優(yōu)化
  64. 8.7 使用權(quán)重剪枝使模型更稀疏
  65. 8.8 本章小結(jié)
  66. 第9章 零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)
  67. 9.1 構(gòu)建GitHub issue標(biāo)記任務(wù)
  68. 9.2 基線模型—樸素貝葉斯
  69. 9.3 零樣本學(xué)習(xí)
  70. 9.4 少樣本學(xué)習(xí)
  71. 9.5 利用無標(biāo)注數(shù)據(jù)
  72. 9.6 本章小結(jié)
  73. 第10章 從零訓(xùn)練Transformer模型
  74. 10.1 如何尋找大型數(shù)據(jù)集
  75. 10.2 構(gòu)建詞元分析器
  76. 10.3 從零訓(xùn)練一個(gè)模型
  77. 10.4 結(jié)果與分析
  78. 10.5 本章小結(jié)
  79. 第11章 未來發(fā)展趨勢
  80. 11.1 Transformer的擴(kuò)展
  81. 11.2 其他應(yīng)用領(lǐng)域
  82. 11.3 多模態(tài)的Transformer
  83. 11.4 繼續(xù)前行的建議
書名：Transformer自然語言處理實(shí)戰(zhàn)
譯者：葉偉民, 葉志遠(yuǎn) 譯
國內(nèi)出版社：機(jī)械工業(yè)出版社
出版時(shí)間：2024年01月
頁數(shù)：342
書號：978-7-111-74192-3
原版書書名：Natural Language Processing with Transformers
原版書出版商：O'Reilly Media
Lewis Tunstall
 
Lewis Tunstall是Hugging Face機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，致力于為NLP社區(qū)開發(fā)實(shí)用工具，并幫助人們更好地使用這些工具。
 
 
Leandro von Werra
 
Leandro von Werra是Hugging Face機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，致力于代碼生成模型的研究與社區(qū)推廣工作。
 
 
Thomas Wolf
 
Thomas Wolf是Hugging Face首席科學(xué)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人，他的團(tuán)隊(duì)肩負(fù)著促進(jìn)AI研究和普及的使命。
 
 
本書封面上的動物是虹彩吸蜜鸚鵡（Coconut Lorikeet，學(xué)名Trichoglossus haematodus）。它是長尾小鸚鵡和鸚鵡的近親，也被稱為綠頸鸚鵡，原產(chǎn)于大洋洲。
虹彩吸蜜鸚鵡的羽毛融入了熱帶和亞熱帶豐富多彩的環(huán)境，它的脖子上有黃綠色環(huán)帶，頭部為深藍(lán)色，頭部末端是橙紅色的喙，眼睛是橙色的，胸部羽毛是紅色的。虹彩吸蜜鸚鵡是七種吸蜜鸚鵡中尖尾最長的，從上往下看是綠色，從下往上看是黃色。它身長為10~12in（或25~30cm），重為3.8~4.8oz（或108~136g）。
虹彩吸蜜鸚鵡實(shí)行一夫一妻制，一次會排出兩顆卵。它們在80ft（約24m）高的桉樹上筑巢，在野外能生活15~20年。虹彩吸蜜鸚鵡因其美麗的羽毛而被當(dāng)成寵物進(jìn)行交易。由于被大范圍捕獲和人為破壞棲息地，它曾一度被列為瀕危物種。
O'Reilly出版社的圖書封面上的許多動物都瀕臨滅絕，它們對世界都很重要。
購買選項(xiàng)
定價(jià)：139.00元
書號：978-7-111-74192-3
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社