这是我见过讲解大模型最详细的一本书！学习大模型的建议都去读！
作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer 被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）和长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络，并且以它为基础衍生出了诸如 BERT、GPT-3、T5 等知名架构。
📙《BERT基础教程：Transformer大模型实战》示意图丰富，逐步拆解大模型复杂原理，循序渐进，引导你亲手训练和理解 BERT 模型。内容全面，触类旁通。
✍作者：苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran） 热爱开源社区的数据科学家，研究方向为深度学习和强化学习的实际应用，在自然语言处理和计算机视觉等领域都颇有建树，另著有《Python强化学习实战》。
☝本书聚焦谷歌公司开发的 BERT 自然语言处理模型，由浅入深地介绍了 BERT 的工作原理、BERT 的各种变体及其应用。书中大量的示意图、代码和实例，详细解析了如何训练 BERT 模型、如何使用 BERT 模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务，以及如何将 BERT 模型应用于多种语言。
👍美亚读者评价
“这本书让没有博士学位的人也能理解 BERT。书中的内容很清楚，而且有足够的深度。在开始使用 Transformer 时，你会用到这些知识。”
“这本书对 BERT 进行了清晰且简洁的概述。通常，这类主题讲起来很难，但这本书为初出茅庐的算法工程师提供了易懂的 BERT 入门介绍。想跟上技术发展步伐的人会受益于这样的内容。”
“这本书详细介绍了 Transformer 架构及其内部机制，书中有很多例子。这是一本好书，它让对 NLP 有基本了解的人能够进一步学习 BERT 和 Transformer 的知识。”
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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