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内容简介：本书分为5篇共17章。Transformer模型基础篇 (第1-5章) 重点介绍Transformer模型框架。把Transformer模型“掰开”, 从最基础的输入出发, 按照模型框架, 一点一点地走进Transformer模型的内部, 直到最终的模型输出; Transformer模型NLP领域篇 (第6章和第7章) 重点介绍Transformer模型在自然领域中的应用, 了解ChatGPT的“往世今生”; Transformer模型计算机视觉篇 (第8-10章) 重点介绍Transformer模型在计算机视觉任务中的应用, 让Transformer模型可以看到真实的世界; Transformer模型进阶篇 (第11-13章) 重点介绍Transformer模型在多模态领域上的应用, 以及与其他模型的混合模型; Transformer模型实战篇 (第14-17章) 从环境搭建到NLP领域、计算机视觉领域、音频领域等的代码实战, 深入讲解Transformer模型的运行机制。