本書通過展示如何編寫第一個 hello-world 程序，介紹了 Transformers。然后將了解分詞器的工作原理以及如何訓練您自己的分詞器。隨著學習的深入，將探索自動編碼模型（如 BERT）和自回歸模型（如 GPT）的架構。還將了解如何針對各種自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG) 問題訓練和微調模型，包括文本分類、標記分類和文本表示。本書還可以幫助學習解決具有挑戰(zhàn)性問題的有效模型，如計算能力有限的長上下文 NLP 任務。還將處理多語言和跨語言問題，通過監(jiān)控模型的性能來優(yōu)化模型，并了解如何解構這些模型以實現(xiàn)可解釋性和可解釋性。最后，將能夠在生產環(huán)境中部署您的轉換器模型。讀完這本 NLP 書籍，將學會如何使用 Transformers 使用高級模型解決高級 NLP 問題。