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"《Transformer深度解析與NLP應用開發(fā)》系統(tǒng)解析Transformer的核心原理，從理論到實踐，幫助讀者全面掌握其在語言模型中的應用，并通過豐富案例剖析技術細節(jié)。《Transformer深度解析與NLP應用開發(fā)》共12章，內(nèi)容涵蓋Transformer模型的架構原理、自注意力機制及其相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢，并詳細剖析BERT、GPT等經(jīng)典衍生模型的應用。書中圍繞數(shù)據(jù)預處理、文本分類、序列標注、文本生成、多語言模型等核心任務，結合遷移學習、微調(diào)與優(yōu)化技術，展示Transformer在語義匹配、問答系統(tǒng)和文本聚類等場景中的實際應用。針對企業(yè)級開發(fā)需求，還特別介紹了ONNX與TensorRT優(yōu)化推理性能的**實踐，為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及低資源部署提供了解決方案。
《Transformer深度解析與NLP應用開發(fā)》兼具理論深度與實際應用價值，內(nèi)容系統(tǒng)，案例豐富，適合大模型及NLP研發(fā)人員、工程師、數(shù)據(jù)科學研究人員以及高校師生閱讀與參考。"