Transformers

Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision --- Third Edition

Part I: Transformers の基礎

1章 Transformer とは何か?
2章 Transformer モデルのアーキテクチャの概要
3章 Emergent(デコーダー) タスク対 Downstream(エンコーダー) タスク
4章翻訳の進化 Google Tranx, Google Translate, Gemini
5章 BERT を用いたファインチューニング
6章 RoBERTa を用いてTransformer をゼロから事前学習する

Part II: 人間を超えた NLP の登場

7章 ChatGPT による生成 AI 革命
8章 OpenAI GPT モデルをファインチューニング
9章解釈可能ツールを用いてブラックボックスを粉砕する
10章 Transformer モデルの形成におけるトークナイザの役割を調べる
11章ファインチューニングの代替として LLM 埋め込みを活用する
12章 ChatGPT と GPT-4 における、文法不要の意味論的役割ラベリング
13章 T5 と ChatGPT のまとめ
14章 Vertex AI と PaLM 2 を用いた最先端の LLM の研究
15章巨人をガードする: LLM の危険性をやわらげる

Part III: 生成コンピュータビジョン: 世界を見る新しい方法

16章テキストを超えて: 革命的 AI の夜明けの中のビジョン Transformer
17章 Stable Diffusion を用いた画像-テキスト境界を超える/a>
18章 Hugging Face の AutoTrain: コード無しでビジョンモデルを訓練する
19章 HuggingGPT とその仲間たちを用いた Functional AGI への道
20章生成観念化を用いて人間が設計したプロンプトを超える

Transformers for Natural Language Processiong and Computer Vision - Third Edition
Denis Rothman (著)
出版社: Packt Publishing; 3rd ed.版 (2024/2/29)
ISBN-10: 1805128728
ISBN-13: 978-1805128724

本の情報: amazon amazon(US) packt pub
公式Resources (ソースコード含む): github
カラー画像: 公式サイト

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Yoshihisa Nitta

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