人工智能AI是生成式语言模型和生成式人工智能AIGC模型，需要探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境，动手搭建语言模型。主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。

Transformer架构剖析，编码器-解码器架构，各种注意力的应用，编码器的输入和位置编码，编码器的内部结构，编码器的输出和编码器-解码器的连接，解码器的输入和位置编码，解码器的内部结构，解码器的输出和Transformer的输出头。

《GPT图解大模型是怎样构建的》PDF+源代码+黄佳

《GPT图解大模型是怎样构建的》PDF，268页，有书签，文字可复制，配套源代码思维导图。

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以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。

语言模型的雏形N-Gram和简单文本表示Bag-of-Words；词的向量表示Word2Vec和Embedding；神经概率语言模型和循环神经网络；Seq2Seq编码器-解码器架构；引入注意力机制；搭建GPT核心组件Transformer；训练出你的简版生成式GPT；ChatGPT基于人类反馈的强化学习；使用强大的GPT-4 API。

GPT：生成式自回归模型；构建GPT模型并完成文本生成任务；搭建GPT模型（解码器）；构建文本生成任务的数据集；训练过程中的自回归；文本生成中的自回归（贪婪搜索）；使用WikiText2数据集训练Wiki-GPT模型；用WikiText2构建Dataset和DataLoader；用DataLoader提供的数据进行训练；用Evaluation Dataset评估训练过程；文本生成中的自回归（集束搜索）。