《精通Transformer》读后感1000字

《精通Transformer》是一本由[土]萨瓦斯·伊尔蒂利姆 / [伊朗]梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢著作，北京理工大学出版社出版的平装图书，本书定价：99.00元，页数：2023-4-1，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《精通Transformer》读后感(一)：掌握它，你就掌握了ChatGPT

时代发展，只要有几天没上网，仿佛就落后了世界一个世纪一样。感觉跟不上。

[彩虹R]

好多新名词的出现，是不是你也觉得很陌生？什么区块链，人工智能，大数据…ChatGPT等等，哪些你听过？

[彩虹R]

未来世界是什么样子？还真不敢去想，但只要你敢想，就会有无限的可能。

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可是具体能发展到什么程度？相信很多人都很好奇。

[彩虹R]

对于喜欢探索未来的人来说，ChatGPT这个词，一定嘴里常常提及。

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因为ChatGPT一度在网络红得发紫，让很多人觉得仿佛这个ChatGPT要翻天。

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因为只要你有需求，只要你提出概念，它都能给你提出你想要的东西。

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比如，你想画一幅画，只需要你说出关键词即可，不一会你就可以得到你想要的那幅画。

[彩虹R]

再比如你想要写一篇文章，同样的只要你提出关键词语，一会功夫，一篇数百上千字的文章就出现在你面前。

[彩虹R]

不敢想象，这是什么样的一个存在？

[彩虹R]

仿佛一个无所不能的存在！这还得了？且不是会有很多人面临失业下岗？

[彩虹R]

这还不算，真正让ChatGPT厉害的，是其背后的另一位大佬。那就是叫做Transformer的家伙。

[彩虹R]

而这个叫作Transformer的，就犹如一只变形金刚，经常用于自然语言处理（NLP）的神经网络架构。

《精通 Transformer 从零开始构建最先进的NLP模型》以专业的角度诠释了令ChatGPT迷恋的Transformer到底如何形成。

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也让更多的人，尤其是那些科技谜，可以说简直如获至宝。还有敲代码的伙伴，

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因为，这本书，教给我们如何使用Transformer 模型，并学会如何从零开始在任何给定语言上训练自编码需要模型。

[彩虹R]

书中不仅解析了自编码语言模型，还讲了其他语言模型、文本分类语言模型和记分类需要模型。

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这就是专业，方便码代码的伙伴，快速成就自己。

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书中有专门的章节教会我们Transformer的实践操作入门。也详细阐述了datasets库。

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书的封底赫然写着几行字，会让无数科技迷惊喜：“Transformer，AI领域的基石王者，那些还沉迷于CNN和 RNN的工程师被警告：放弃战斗吧，向Transformer投降！“

《精通Transformer》读后感(二)：《精通Transformer》chatGPT：放弃战斗吧，向Transformer投降！

《精通Transformer》chatGPT：放弃战斗吧，向Transformer投降！

《精通Transformer》一书是一本非常好的自然语言处理技术方面的著作，它由土耳其作者萨瓦斯·伊尔蒂利姆和伊朗作者梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢合著，详细介绍了目前自然语言处理领域中最主流的Transformer模型。当下红得发紫的chatGPT,给了我小小的危机感，因为我是写文案的企宣，未来可能会被机器人替代吧。现在更可怕了，chatGPT背后真正的大佬Transformer来了，会带来什么伟大的变革呢？

说实话，chatGPT的体验感并不好，因为它只负责收集并使用信息，但并不判断真假，所以输出了许多错误信息。如果单纯靠chatGPT写文案，那估计天天会诒笑大方了。目前百度的聊天机器人“文心一言”也在试用及征招体验用户之中，不知道会带来什么样的体验感。我申请了，但一直没获得通过。

在过去的二十年中，自然语言处理领域经历了翻天覆地的变化，从传统的自然语言处理方法到深度学习方法，再到Transformer。而Transformer模型则是自然语言处理领域的一种新范式，已经成为自然语言处理领域的主流研究方向之一。

《精通Transformer》详细介绍了Transformer模型的原理、架构以及应用，包括Transformer的核心组件——自注意力机制、编码器和解码器架构、多头注意力机制等，并通过实例演示了如何使用Transformer模型解决自然语言处理问题，如文本分类、机器翻译、问答系统等。

通过本书的学习，读者可以利用Transformer 库探索最先进的自然语言处理解决方案；使用 Transformer体系结构训练任何语言模型；微调预训练的语言模型以执行多个下游任务；监控训练过 程、可视化解释Transformer 内部表示以及部署生产环境。

此外，本书还介绍了Transformer模型的发展历程，包括它的优点和缺点，以及与其他自然语言处理方法的对比，使读者能够全面了解Transformer模型在自然语言处理领域的地位和作用。

总的来说，本书内容丰富、结构清晰、实例讲解详细，适合自然语言处理领域的研究者、工程师以及对自然语言处理技术感兴趣的读者阅读。本书的价值不仅在于介绍了Transformer模型的原理和应用，更重要的是它为读者提供了深入理解自然语言处理技术的机会，对自然语言处理领域的发展和未来具有重要的参考价值。如果您想深入了解自然语言处理技术，那么这本书是非常值得一读的。

AI领域的基石王者,那些还沉迷于CNN，RNN的工程师被警告：放弃战斗吧，向Transformer投降！

《精通Transformer》读后感(三)：看《精通transformer》

精通Transformer

评价人数不足

[土]萨瓦斯·伊尔蒂利姆 [伊朗]梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢 / 2023 / 北京理工大学出版社

ChatGPT红得发紫，强得让人类心悸，但在它的背后还隐藏着一位真正的大佬，名字叫做Transformer。

Transformer这只变形金刚到底是一只什么怪兽，让Chat GPT如此迷恋？

Transformer是用于自然语言处理的神经网络架构。

自然语言处理的英文全称为Natural Language Processing，简称NLP。

在大数据和人工智能时代，机器学习和深度学习已经成为各行各业解决问题的有效方法，自然语言处理，是深度学习的重要应用领域之一。

而自然语言处理这个研究领域在过去20年中发生了翻天覆地的变化，从传统的自然语言处理方法到深度学习方法，再到目前的Transformer。

精通Transformer

评价人数不足

[土]萨瓦斯·伊尔蒂利姆 [伊朗]梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢 / 2023 / 北京理工大学出版社

Transformer模型是谷歌公司于2017年推出的自然语言处理经典模型。

《精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型》，作者是来自土耳其的萨瓦斯·伊尔蒂利姆和来自伊朗的梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢。

为了更好的了解书中的知识以及如何应用到实际生活中，这本书的读者对象要求具有初级水平的机器学习知识以及良好的 Python基础知识。

具备Python程序设计语言的基本知识，了解自然语言处理的基础知识，深度学习的基础知识，以及深度神经网络的工作原理。在这些知识的基础之上，可以充分利用本书的资源。

书中涵盖了transformer深度学习体系结构的理论知识和实践指南，一共有11章内容。

首先在第1章中将传统方法、深度学习的模型与transformer的模型进行了比较分析；在第2章进行transform的实践操作；

在第3章讨论了从零开始在任何给定语言上训练自编码语言模型；在第4章讨论了自回归语言模型的理论细节以及对模型进行预训练；第5章学习配置文本分类的预训练模型，以及微调文本分类下游任务的模型；在第6章讲述微调标记分类任务的语言模型；在第7章学习文本表示技术；

精通Transformer

评价人数不足

[土]萨瓦斯·伊尔蒂利姆 [伊朗]梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢 / 2023 / 北京理工大学出版社

在第8章学习使用高效的transformer，比如，使用提炼、剪枝和量化方法，从预训练模型中生成高效的模型。在这一章节中包含了有关高效稀疏transformer的知识。

在第9章中学习跨语言和多语言建模；在第10章中介绍了如何部署transformer模型；在11章中涵盖了两个不同的技术概念，注意力可视化和实验跟踪。

硬件和软件都准备好了，开始操作：敲着一行又一行的代码……

精通Transformer

评价人数不足

[土]萨瓦斯·伊尔蒂利姆 [伊朗]梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢 / 2023 / 北京理工大学出版社