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共75章

免费版权信息
免费内容提要
免费前言
免费资源与支持
免费序章看似寻常最奇崛，成如容易却艰辛
免费 GPT-4：点亮通用人工智能的火花
免费人工智能演进之路：神经网络两落三起
免费现代自然语言处理：从规则到统计
免费大规模预训练语言模型：BERT与GPT争锋
免费从初代GPT到ChatGPT，再到GPT-4
免费第1课高楼万丈平地起：语言模型的雏形N-Gram和简单文本表示Bag-of-Words
1.1 N-Gram模型
1.2 “词”是什么，如何“分词”
1.3 创建一个Bigram字符预测模型
1.4 词袋模型
1.5 用词袋模型计算文本相似度
小结
思考
第2课问君文本何所似：词的向量表示Word2Vec和Embedding
2.1 词向量 ≈ 词嵌入
2.2 Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型
2.3 Skip-Gram模型的代码实现
2.4 CBOW模型的代码实现
2.5 通过nn.Embedding来实现词嵌入
小结
思考
第3课山重水复疑无路：神经概率语言模型和循环神经网络
3.1 NPLM的起源
3.2 NPLM的实现
3.3 循环神经网络的结构
3.4 循环神经网络实战
小结
思考
第4课柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器-解码器架构
4.1 Seq2Seq架构
4.2 构建简单Seq2Seq架构
小结
思考
第5课见微知著开慧眼：引入注意力机制
5.1 点积注意力
5.2 缩放点积注意力
5.3 编码器-解码器注意力
5.4 注意力机制中的 Q、K、V
5.5 自注意力
5.6 多头自注意力
5.7 注意力掩码
5.8 其他类型的注意力
小结
思考
第6课层峦叠翠上青天：搭建GPT核心组件Transformer

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