《大规模语言模型：从理论到实践》是一本全面介绍Transformer模型及其在自然语言理解（NLU）中应用的书籍。NLU作为自然语言处理（NLP）的一个重要分支，在数字经济中扮演着核心角色。本书详细阐述了Transformer模型的四个关键阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习，包括每个阶段的关键算法、数据处理方法、挑战和实践经验。 本书免费获取地址： 关注下方公众号“大模型科技说”回复关键字“ptn42”获取下载地址。 书中从Transformer模型的基础知识讲起，探讨了其生态系统和基础模型特性，以及工业4.0中AI专家的发展历程。接着，介绍了从RNN、LSTM和CNN等传统深度学习架构到Transformer架构的演变，并通过实践讲解了多头注意力子层的工作原理。 进一步，书中深入探讨了BERT模型的架构和微调方法，以及如何从头开始预训练ROBERTa模型。还讨论了Transformer在处理下游NLP任务中的应用，如GLUE和SuperGLUE排行榜上的任务，并介绍了机器翻译、文本摘要、数据预处理和词元分析器等方面的内容。 此外，书中还涉及了基于BERT的语义角色标注、问答系统、情绪分析、假新闻分析等高级应用，并探讨了可解释AI和Transformer模型在计算机视觉领域的应用，如Reformer、DeBERTa、ViT、CLIP和DALL-E等模型。
