随着AIGC时代的翩然而至和数字虚拟化的逐步深入，自然语言处理的应用场景日益丰富，涵盖了数字人直播、虚拟数字人管家、数字人助理以及智能生命情感陪护等多元化领域。这些技术的底层基石，正是自然语言处理技术的深厚积累与不断创新。
历史上，自然语言处理的框架多基于机器学习的神经网络模型，如TensorFlow、PyTorch和Deeplearning4j等，每个框架都有其独特的特点和优势。然而，技术的车轮从未停止前进，Google提出的基于自注意力机制的Transformer模型，为自然语言处理领域带来了新的革命。
今天，我们即将分享的《基于GPT-3,ChatGPT,GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》一书，就是一本深度剖析Transformer模型及其前沿技术——ChatGPT的权威之作。全书共分为十七章，系统地阐述了Transformer的概念与架构，同时结合实际业务场景，如机器翻译、文本摘要生成、情绪分析以及AI助理等，为读者展现了自然语言处理的广阔天地。
值得一提的是，书中还深入探讨了模型微调、大模型训练以及提示词工程等关键技术。对于大多数企业和个人而言，模型微调和模型训练的代价往往过于沉重。以GPT-3.5为例，其拥有高达5700亿个参数，预计起步训练需求3000P算力，这对于绝大多数企业和个人而言都是难以承受的。
而提示词工程，作为一种经济实惠的解决方案，大大降低了自然语言处理的门槛。无需昂贵的算力成本，也无需学习复杂的神经网络算法，只需编写合适的提示词，借助ChatGPT等前沿技术，便可轻松构建出卓越的自然语言聊天机器人。
这本书不仅是对Transformer模型的深入解析，更是对最前沿自然语言处理方式的全面展示。通过丰富的案例和生动的语言，让读者轻松掌握GPT3、GPT4等前沿技术，实现开箱即用的效果。对于机器学习算法工程师、数字人产品经理、AI智能相关领域的产品设计师，以及所有关注AI智能和自然语言处理前沿技术的人群来说，这本书都是不可或缺的宝贵资源。
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