本书通过展示如何编写第一个 hello-world 程序，介绍了 Transformers。然后将了解分词器的工作原理以及如何训练您自己的分词器。随着学习的深入，将探索自动编码模型（如 BERT）和自回归模型（如 GPT）的架构。还将了解如何针对各种自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 问题训练和微调模型，包括文本分类、标记分类和文本表示。本书还可以帮助学习解决具有挑战性问题的有效模型，如计算能力有限的长上下文 NLP 任务。还将处理多语言和跨语言问题，通过监控模型的性能来优化模型，并了解如何解构这些模型以实现可解释性和可解释性。最后，将能够在生产环境中部署您的转换器模型。读完这本 NLP 书籍，将学会如何使用 Transformers 使用高级模型解决高级 NLP 问题。

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