深度学习三大巨头：Transformer, BERT与GPT解析

"Transformer, BERT, and GPT——深度学习中的重要模型" 本书深入探讨了Transformer、BERT和GPT这三个在深度学习领域至关重要的模型。Transformer是2017年Google提出的革命性序列建模架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）中的注意力机制。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），引入自注意力机制，实现了并行计算，大大提高了模型训练速度和性能。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）则是2018年由Google发布的预训练模型。BERT首次实现了在预训练阶段对文本的双向理解，通过Masked Language Modeling（遮蔽语言建模）和Next Sentence Prediction（下一句预测）任务，在大规模无标注文本上进行预训练，然后在下游任务上进行微调，显著提升了NLP任务的性能，尤其是在问答系统、情感分析等领域取得了重大突破。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI在2018年推出的一种基于Transformer的生成式预训练模型。与BERT不同，GPT主要关注语言生成任务，通过自底向上的方式理解和生成文本。在预训练阶段，GPT使用了语言模型的任务，即预测下一个词，以此学习到语言的内在规律。在后续的应用中，GPT系列模型（如GPT-2和GPT-3）展示了强大的文本生成能力，甚至可以完成撰写文章、代码编写等复杂任务。 这些模型的出现，不仅推动了NLP领域的快速发展，也为其他领域的深度学习研究提供了新的思路。Transformer的注意力机制被广泛应用到计算机视觉、语音识别等多个领域；BERT的预训练-微调范式成为标准流程，影响了众多后续的预训练模型；而GPT则展示了大模型在生成任务上的潜力，引领了预训练模型规模不断扩大的趋势。 本书将详细阐述这些模型的原理、实现以及在实际应用中的优化策略，并可能涵盖它们的最新发展和改进，为读者提供一个全面了解和掌握这些先进模型的平台。同时，书中可能还包含相关的编程代码示例和实践案例，帮助读者更好地将理论知识转化为实际操作能力。购买和使用本书的同时，用户需遵守出版商的许可协议，不得未经授权上传或网络传播内容，如有需要，应事先取得出版社或内容所有者的许可。