本书是一本系统介绍Transformer原理、源码、应用的技术书籍，全书分为Transformer架构及源码篇、ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践篇。 Transformer架构及源码篇，从Transformer的基本原理入手，深入浅出进行讲解，可使读者能够深刻理解Transformer的工作原理和设计思想，包括Transformer架构的理论知识、实际案例以及Transformer架构在时序预测等领域的应用等。本篇特点是采用大量的图片和图表，通过图文并茂的方式让读者直观地了解Trans-former的原理和应用和Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证、Transformer架构源码完整实现、Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制、GPT自回归语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制、BE等

●第1篇Transformer架构及源码篇 第1章Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证 1.1贝叶斯数学原理 1.2MLE和MAP数学推导 1.3语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现 1.4图解Transformer精髓 1.5Bayesian Transformer和传统Transformer的主要区别 1.6Bayesian Transformer在学术和工业领域的意义 1.7贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析 第2章Transformer架构源码完整实现 2.1Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕 2.2数学内幕、注意力机制代码实现及Transformer可视化 2.3以对话机器人的流���架构为例阐述Transformer学习的第三境界 2.4以智能对话机器人为例阐述Transformer的自编码autoencoding和自回归autoregressive语言模型内幕机制 第3章Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制 ……