这本书全面介绍了涵盖Transformer架构、BERT模型和GPT系列（包括GPT-3和GPT-4）的详细信息的一系列主题。书中分为十个章节，从基础概念如注意力机制开始，然后是令牌化技术，探索Transformer和BERT架构的细微差别，最后在与GPT系列最新进展相关的高级主题中达到高潮，包括ChatGPT。关键章节提供了深度学习中注意力演化和重要性的洞见、Transformer架构的复杂性、对BERT家族的两部分探索，以及关于使用GPT-3的实践指导。结尾章节概述了ChatGPT、GPT-4和使用生成性AI的可视化。除了主要话题外，本书还涵盖了如DeepMind、OpenAI、Cohere、Hugging Face等影响力大的AI组织。读者将全面了解NLP模型的当前景观、它们的底层架构和实际应用。书中附有伴随文件，包括众多书中代码样本和图表。
特点：
关于作者 Oswald Campesato是加州大学圣克鲁斯分校的兼职讲师，专长于深度学习、Python、数据科学和GPT-4。他是《Python与机器学习》、《数据清洗》和《开发者的NLP》（均由Mercury Learning and Information出版）等四十多本书的作者或合著者。
