刚刚听一讲座了解其重要性。“Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初被提出用于自然语言处理任务。它的核心思想是通过自注意力机制来实现对序列数据的建模，而不需要使用递归或卷积操作。 Transformer的原理包括多头注意力机制和位置编码。多头注意力机制允许模型同时关注序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。位置编码则用于向模型提供关于序列中每个位置的位置信息，以帮助模型理解序列的顺序信息。 Transformer被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言理解等。它的成功应用得益于其能够处理变长序列数据、并行化计算以及较好的性能。 在当今的研究进展中，人们正在不断改进Transformer的架构和训练技巧，以提高其性能和效率。例如，提出了许多变种的Transformer，如BERT、GPT等，它们在不同的任务上取得了显著的性能提升。同时，还有一些研究致力于减少Transformer的计算和参数量，以便在资源受限的环境下更好地应用。 了解Transformer对ChatGPT的正确应用至关重要，因为ChatGPT的核心就是基于Transformer架构的。对Transformer的理解可以帮助我们更好地理解ChatGPT是如何处理输入文本并生成响应的，从而更好地调整和优化ChatGPT的行为。” 走马观花，专业书，水有点深，🤭似乎只能够推荐给有专业需求之书友…😄🤭你懂的…
相见恨晚，本书是一本介绍 Google BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的入门级书籍，旨在帮助读者了解 BERT 模型的基本原理、使用方法和应用场景。 作者深入浅出地阐述了 BERT 模型的核心理论和技术，包括 Transformer 网络结构、预训练与微调等关键概念，并提供了丰富的案例和实战经验，帮助读者深入理解和掌握 BERT 的实际应用。 该书还对 BERT 模型在自然语言处理（NLP）领域中的多种应用进行了详细介绍，如文本分类、序列标注、问答系统等，为读者提供了广泛的应用场景，使其能够更好地将 BERT 技术应用于实际工作中。 《Getting Started with Google BERT》是一本很好的入门级书籍，适合那些想要了解并使用 BERT 技术的读者。无论你是 NLP 领域的专业人士还是初学者，该书都会为你提供一个良好的起点，帮助你进一步探索和应用 BERT 技术。
微信读书上架太慢了，纸质书我都读完了[流泪]，不过好在买书钱课题组报销了[呲牙] 这本书译自两三年前的书(好像是2021年？）。这本书讲多头注意力讲的很清楚，举了例子来讲解计算过程。也讲解了几个模型的主要思想，对我了解模型结构起到了很大的作用。包括后面的知识蒸馏以及其他内容，为我了解其他研究方向节省了很多时间。
随着chatgpt的火热，大模型成为业界新的热点。而未来每个人，不仅仅是人工智能或者计算机行业从业者，未来的工作或多或少可能都会被大模型的影响。所以了解transformer为基础的大模型（Bert，gpt）就很有必要了。 这是一本很好地入门Bert以及预训练模型的书，个人觉得总体详略还是得当的，cover了足够多的内容和基本的code，又不会篇幅太长，或者复制太多具体的代码。在数学原理方面，这本书也讲得足够清楚，配图和例子可以很好地帮助理解。 当然现在大模型技术的发展也很快，要想赶上最新的热点，可能还是要多读新论文。而这本书，我觉得可以作为有一定机器学习算法基础的初学者的一个很好的introduction。
这标题一看就是这中文编辑想蹭热度。这是21年印度Packt写的书，这公司写的东西，一向就是快，但是写的很薄，两百多页，质量就那样吧。书名叫Getting Started with Google BERT: Build and train sota nlp models with bert 人家作者也说了，这也不是什么大模型，这就是讲bert的，还是get started。23年2月，你出个中文版。居然叫什么transformer大模型实践，为了卖书蹭热度，不择手段
理论部分通俗易懂，如果有例子完整解释数据流，联系实际，那就完美了。 Transformet理论部分： (1) 将输入转换为嵌入矩阵（输入矩阵），并将位置编码加入其中，再将结果作为输入传入底层的编码器（编码器1）。 (2) 编码器1接受输入并将其送入多头注意力层，该子层运算后输出注意力矩阵。 (3) 将注意力矩阵输入到下一个子层，即前馈网络层。前馈网络层将注意力矩阵作为输入，并计算出特征值作为输出。 (4) 接下来，把从编码器1中得到的输出作为输入，传入下一个编码器（编码器2）。 (5) 编码器2进行同样的处理，再将给定输入句子的特征值作为输出。
标准文档这种东西，就是工业化生产线上不洗泥的萝卜，所以。少了趣味和丰富！这本书写的太标准了，标准成了浅浅的罗列！ 当然也有好处:足够的浅，浅的比没看过好那么一点点！本来，这种东西苦的是设计、训练、调优，一深都是数学！应用就好多了！所以，才需要更好的比喻类比什么的！
刚入门attention和ViT，在知乎上看了很多高赞文章都感觉云里雾里，打开这本书才发现不是因为知识点太难，而是因为没有遇到好的讲述者和好的讲述方式。 我只需要对attention和transformer的概念有个基本了解，所以只看了第一章。这是一本通俗易懂的入门书，全程看下来很流畅，将来有时间考虑把后面的内容作为科普读物看完。
关于Transformer和BERT模型讲得最清楚，最通识易懂的一本书，比那些看似高大上，列一堆公式，但讲不清楚，说不明白的大块头强多了。本书图文并茂，公式和代码一应俱全，不多不少，恰到好处。本书虽然是主要介绍BERT的，但对于自然语言处理基本概念的学习也很有帮助，同时提供的代码示例也非常实用。
全书大部分篇幅在水字数，很多概念没讲明白，比如QKV矩阵的几何意义，位置编码是怎样的，这些都是tranformer的关键内容
只看第一章就行，结合论文看，就当是辅助讲解。但实际上讲得还不如油管的视频好。其它章节只能说食之无味。
这本书非常适合深度学习和自然语言处理的初学者，建议多关注书中讲解的transformer和bert的原理以及自然语言处理和各种模型变体的思路，书中实践部分的代码试了下跑起来基本都有问题，建议跟着huggingface的官方文档进行实践效果更好。
2024.No31： 24年第11本技术书，第二本大模型相关书籍。比《大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮》阅读门槛高很多。非大模型、AI、算法相关行业从业者慎入。虽然有研究生专业模式识别与智能系统的入门学习，有8年Java开发经验，但很多原理性的东西都看不太懂。
非常不错，讲得很好很清晰
挺通俗易懂的
刚刚听一讲座了解其重要性。“Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初被提出用于自然语言处理任务。它的核心思想是通过自注意力机制来实现对序列数据的建模，而不需要使用递归或卷积操作。 Transformer的原理包括多头注意力机制和位置编码。多头注意力机制允许模型同时关注序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。位置编码则用于向模型提供关于序列中每个位置的位置信息，以帮助模型理解序列的顺序信息。 Transformer被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言理解等。它的成功应用得益于其能够处理变长序列数据、并行化计算以及较好的性能。 在当今的研究进展中，人们正在不断改进Transformer的架构和训练技巧，以提高其性能和效率。例如，提出了许多变种的Transformer，如BERT、GPT等，它们在不同的任务上取得了显著的性能提升。同时，还有一些研究致力于减少Transformer的计算和参数量，以便在资源受限的环境下更好地应用。 了解Transformer对ChatGPT的正确应用至关重要，因为ChatGPT的核心就是基于Transformer架构的。对Transformer的理解可以帮助我们更好地理解ChatGPT是如何处理输入文本并生成响应的，从而更好地调整和优化ChatGPT的行为。” 走马观花，专业书，水有点深，🤭似乎只能够推荐给有专业需求之书友…😄🤭你懂的…
相见恨晚，本书是一本介绍 Google BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的入门级书籍，旨在帮助读者了解 BERT 模型的基本原理、使用方法和应用场景。 作者深入浅出地阐述了 BERT 模型的核心理论和技术，包括 Transformer 网络结构、预训练与微调等关键概念，并提供了丰富的案例和实战经验，帮助读者深入理解和掌握 BERT 的实际应用。 该书还对 BERT 模型在自然语言处理（NLP）领域中的多种应用进行了详细介绍，如文本分类、序列标注、问答系统等，为读者提供了广泛的应用场景，使其能够更好地将 BERT 技术应用于实际工作中。 《Getting Started with Google BERT》是一本很好的入门级书籍，适合那些想要了解并使用 BERT 技术的读者。无论你是 NLP 领域的专业人士还是初学者，该书都会为你提供一个良好的起点，帮助你进一步探索和应用 BERT 技术。
微信读书上架太慢了，纸质书我都读完了[流泪]，不过好在买书钱课题组报销了[呲牙] 这本书译自两三年前的书(好像是2021年？）。这本书讲多头注意力讲的很清楚，举了例子来讲解计算过程。也讲解了几个模型的主要思想，对我了解模型结构起到了很大的作用。包括后面的知识蒸馏以及其他内容，为我了解其他研究方向节省了很多时间。
随着chatgpt的火热，大模型成为业界新的热点。而未来每个人，不仅仅是人工智能或者计算机行业从业者，未来的工作或多或少可能都会被大模型的影响。所以了解transformer为基础的大模型（Bert，gpt）就很有必要了。 这是一本很好地入门Bert以及预训练模型的书，个人觉得总体详略还是得当的，cover了足够多的内容和基本的code，又不会篇幅太长，或者复制太多具体的代码。在数学原理方面，这本书也讲得足够清楚，配图和例子可以很好地帮助理解。 当然现在大模型技术的发展也很快，要想赶上最新的热点，可能还是要多读新论文。而这本书，我觉得可以作为有一定机器学习算法基础的初学者的一个很好的introduction。
这标题一看就是这中文编辑想蹭热度。这是21年印度Packt写的书，这公司写的东西，一向就是快，但是写的很薄，两百多页，质量就那样吧。书名叫Getting Started with Google BERT: Build and train sota nlp models with bert 人家作者也说了，这也不是什么大模型，这就是讲bert的，还是get started。23年2月，你出个中文版。居然叫什么transformer大模型实践，为了卖书蹭热度，不择手段
理论部分通俗易懂，如果有例子完整解释数据流，联系实际，那就完美了。 Transformet理论部分： (1) 将输入转换为嵌入矩阵（输入矩阵），并将位置编码加入其中，再将结果作为输入传入底层的编码器（编码器1）。 (2) 编码器1接受输入并将其送入多头注意力层，该子层运算后输出注意力矩阵。 (3) 将注意力矩阵输入到下一个子层，即前馈网络层。前馈网络层将注意力矩阵作为输入，并计算出特征值作为输出。 (4) 接下来，把从编码器1中得到的输出作为输入，传入下一个编码器（编码器2）。 (5) 编码器2进行同样的处理，再将给定输入句子的特征值作为输出。
标准文档这种东西，就是工业化生产线上不洗泥的萝卜，所以。少了趣味和丰富！这本书写的太标准了，标准成了浅浅的罗列！ 当然也有好处:足够的浅，浅的比没看过好那么一点点！本来，这种东西苦的是设计、训练、调优，一深都是数学！应用就好多了！所以，才需要更好的比喻类比什么的！
刚入门attention和ViT，在知乎上看了很多高赞文章都感觉云里雾里，打开这本书才发现不是因为知识点太难，而是因为没有遇到好的讲述者和好的讲述方式。 我只需要对attention和transformer的概念有个基本了解，所以只看了第一章。这是一本通俗易懂的入门书，全程看下来很流畅，将来有时间考虑把后面的内容作为科普读物看完。
关于Transformer和BERT模型讲得最清楚，最通识易懂的一本书，比那些看似高大上，列一堆公式，但讲不清楚，说不明白的大块头强多了。本书图文并茂，公式和代码一应俱全，不多不少，恰到好处。本书虽然是主要介绍BERT的，但对于自然语言处理基本概念的学习也很有帮助，同时提供的代码示例也非常实用。
全书大部分篇幅在水字数，很多概念没讲明白，比如QKV矩阵的几何意义，位置编码是怎样的，这些都是tranformer的关键内容
只看第一章就行，结合论文看，就当是辅助讲解。但实际上讲得还不如油管的视频好。其它章节只能说食之无味。
这本书非常适合深度学习和自然语言处理的初学者，建议多关注书中讲解的transformer和bert的原理以及自然语言处理和各种模型变体的思路，书中实践部分的代码试了下跑起来基本都有问题，建议跟着huggingface的官方文档进行实践效果更好。
2024.No31： 24年第11本技术书，第二本大模型相关书籍。比《大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮》阅读门槛高很多。非大模型、AI、算法相关行业从业者慎入。虽然有研究生专业模式识别与智能系统的入门学习，有8年Java开发经验，但很多原理性的东西都看不太懂。
非常不错，讲得很好很清晰
挺通俗易懂的