《BERT基础教程》详解BERT原理和应用，助力理解大模型Transformer架构。
原文标题：这是我见过讲解大模型最详细的一本书！学习大模型的建议都去读！
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
-《BERT基础教程：Transformer大模型实战》一书全面讲解BERT的工作原理和应用。
- 本书由浅入深介绍BERT原理、变体和在自然语言推理、文本摘要等下游任务中的应用，并提供大量示意图、代码和实例。
- 书中详细解析如何训练BERT模型和将其应用于多种语言。
- 美亚读者评价高度赞扬本书对BERT的清晰简洁介绍，认为其为初学者提供了易懂的入门指南。
怜星夜思：
2、这本书中提到了哪些 BERT 的变体？
3、作者在书中是如何介绍 BERT 在实际任务中的应用的？
原文内容
作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer 被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）和长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络，并且以它为基础衍生出了诸如 BERT、GPT-3、T5 等知名架构。
📙《BERT基础教程：Transformer大模型实战》示意图丰富，逐步拆解大模型复杂原理，循序渐进，引导你亲手训练和理解 BERT 模型。内容全面，触类旁通。
✍作者：苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran） 热爱开源社区的数据科学家，研究方向为深度学习和强化学习的实际应用，在自然语言处理和计算机视觉等领域都颇有建树，另著有《Python强化学习实战》。
☝本书聚焦谷歌公司开发的 BERT 自然语言处理模型，由浅入深地介绍了 BERT 的工作原理、BERT 的各种变体及其应用。书中大量的示意图、代码和实例，详细解析了如何训练 BERT 模型、如何使用 BERT 模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务，以及如何将 BERT 模型应用于多种语言。
👍美亚读者评价
“这本书让没有博士学位的人也能理解 BERT。书中的内容很清楚，而且有足够的深度。在开始使用 Transformer 时，你会用到这些知识。”
“这本书对 BERT 进行了清晰且简洁的概述。通常，这类主题讲起来很难，但这本书为初出茅庐的算法工程师提供了易懂的 BERT 入门介绍。想跟上技术发展步伐的人会受益于这样的内容。”
“这本书详细介绍了 Transformer 架构及其内部机制，书中有很多例子。这是一本好书，它让对 NLP 有基本了解的人能够进一步学习 BERT 和 Transformer 的知识。”