机读格式显示(MARC)

• 000 02012nam0 2200313 450

• 001 0000465301

• 005 20240407103900.0

• 010 __ |a 978-7-5763-2227-9 |d CNY99.00

• 100 __ |a 20230519d2023 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c tur |c per

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 精通Transformer |A jing tong Transformer |e 从零开始构建最先进的NLP模型 |f (土) 萨瓦斯·伊尔蒂利姆, (伊朗) 梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢著 |d = Mastering Transformers |e build state-of-the-art models from scratch with advanced natural language processing techniques |f Savas Yildirim, Meysam Asgari-Chenaghlu |g 江红, 余青松, 余靖译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 北京理工大学出版社 |d 2023.04

• 215 __ |a 11, 266页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 颉腾科技

• 330 __ |a 本书通过展示如何编写第一个hello-world程序, 介绍了Transformers。然后将了解分词器的工作原理以及如何训练您自己的分词器。随着学习的深入, 将探索自动编码模型 (如BERT) 和自回归模型 (如GPT) 的架构。还将了解如何针对各种自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 问题训练和微调模型, 包括文本分类、标记分类和文本表示。本书还可以帮助学习解决具有挑战性问题的有效模型, 如计算能力有限的长上下文NLP任务。还将处理多语言和跨语言问题, 通过监控模型的性能来优化模型, 并了解如何解构这些模型以实现可解释性和可解释性。最后, 将能够在生产环境中部署您的转换器模型。读完这本NLP书籍, 将学会如何使用Transformers使用高级模型解决高级NLP问题。

• 510 1_ |a Mastering Transformers |e build state-of-the-art models from scratch with advanced natural language processing techniques |z eng

• 517 1_ |a 从零开始构建最先进的NLP模型 |A cong ling kai shi gou jian zui xian jin de NLPmo xing

• 606 0_ |a 自然语言处理 |A zi ran yu yan chu li

• 690 __ |a TP391 |v 5

• 701 _1 |a 伊尔蒂利姆 |A yi er di li mu |g (Yildirim, Savas) |4 著

• 701 _1 |a 阿斯加里-切纳格卢 |A a si jia li - qie na ge lu |g (Asgari-Chenaghlu, Meysam) |4 著

• 702 _0 |a 江红 |A jiang hong |4 译

• 702 _0 |a 余青松 |A yu qing song |4 译

• 702 _0 |a 余靖 |A yu jing |4 译

• 801 _0 |a CN |b 北京人天 |c 20240311

• 905 __ |a AUSTL |d TP391/Y275