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内容简介：本书系统解析Transformer的核心原理, 从理论到实践, 帮助读者全面掌握其在语言模型中的应用, 并通过丰富案例剖析技术细节。全书共12章, 内容涵盖Transformer模型的架构原理、自注意力机制及其相对于传统方法的优势, 并详细剖析BERT、GPT等经典衍生模型的应用。书中围绕数据预处理、文本分类、序列标注、文本生成、多语言模型等核心任务, 结合迁移学习、微调与优化技术, 展示Transformer在语义匹配、问答系统和文本聚类等场景中的实际应用。针对企业级开发需求, 还特别介绍了ONNX与TensorRT优化推理性能的最佳实践, 为大规模数据处理及低资源部署提供解决方案。