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题名/责任者:

基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理/(法) 丹尼斯·罗斯曼著 叶伟民译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-64872-7/CNY99.80

载体形态项:

xvii, 353页:图;24cm

统一题名:

Build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with Python, Hugging Face, and OpenAI's GPT-3, ChatGPT, and GPT-4

个人责任者:

罗斯曼 (Rothman, Denis) 著

个人次要责任者:

叶伟民 译

学科主题:

人工智能-应用-自然语言处理-研究

中图法分类号:

TP391

版本附注:

据原书第2版译出

相关题名附注:

书名原文取自版权页

提要文摘附注:

本书将引领读者进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。引导读者使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。

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