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本书赞誉

Transformer预训练语言模型正在席卷整个NLP领域,而Hugging Face Transformers库则使其更易于使用。读者可以跟随作者的脚步,尽情领略这一NLP领域最新突破的奥妙。本书作者在NLP工程与研究领域有深厚造诣,通过本书,他们以通俗易懂的方式巧妙地将研究成果与现实应用相结合,提供了深刻见解。本书是一本难得的佳作,从多语言到高效模型,从问答系统到文本生成,全面介绍了当前NLP领域最重要的方法与应用。本书每章都以丰富的代码示例为基础,提供细致讲解,并突出最佳实践和实际考虑因素,使读者能够轻松地将Transformer模型应用于现实世界。无论你是NLP新手还是老手,本书都将增进你对NLP的理解,并提升你开发和部署先进模型的速度。

——Sebastian Ruder,Google DeepMind

Transformer已经成为NLP领域的新范式,而Hugging Face是将Transformer应用在产品和研究中的先驱者。本书由来自Hugging Face公司的Lewis Tunstall、Leandro von Werra和Thomas Wolf共同撰写,对Transformer提供了便捷而实用的介绍。本书介绍了Transformer模型的基础概念,由浅入深地讲解了Transformer的实际运用,还包括训练过程和将Transformer应用于生产等实际问题。在阅读本书时,深入、丰富的内容和清晰的示例将使你信心倍增,对任何想要学习Transformer的人来说,本书都是首选工具书。

——Delip Rao, Natural Language Processing and Deep Learning with PyTorch 的作者

将复杂性变得简单!这是一本介绍如何将Transformer应用于NLP领域,以及围绕它们不断成长的技术生态系统Hugging Face的珍贵书籍。无论你对这些词汇的理解是只停留在概念上还是已经有了扎实的掌握,作者都会用幽默、科学的严谨性和大量代码示例来引导你深入了解这个酷炫的技术领域中最深层次的奥秘。从“现成的预训练模型”到“自定义模型”,从性能到标注缺失问题,本书内容几乎涵盖了每一个机器学习工程师会在实际应用中遇到的挑战,并提供了先进的解决方案,这本书极有可能会在未来几年成为NLP领域的标准工具书。

——Luca Perrozzi,博士,埃森哲公司数据科学和机器学习副经理 +59sTYk/+rKsEX+6PNvrBLg4A5CnoboxR5/jcKE7AHzlWL2Exn8mjFtXME0x4qaC

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