《多模态大模型应用解决方案：基于Hugging Face、 ChatGPT、 GPT-4V和DALL-E 3等Transformer架构的自然语言处理与计算机视觉（第3版）》深入探讨大语言模型(LLM)的架构、应用，以及用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的各类平台，包括Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI。 本书呈现不同的Transformer架构，循序渐进地讲解前沿的基础模型与生成式AI，讲述LLM的预训练与微调方法，并实践各类应用场景，如生成文本摘要，乃至基于嵌入搜索技术实现问答系统。 本书分析LLM的潜在风险(包括幻觉、记忆泄露及隐私问题等)，探讨如何使用具备规则库和知识库的审核模型来降低风险。从中可得到一个思路：通过将RAG(检索增强生成)与LLM结合，可提升模型的准确性，并更好地控制输出结果。 本书深入探索生成式视觉Transformer与多模态模型架构，并构建图像分类、视频转文本分类器等典型应用；此后讲述如何融合不同模型与平台，介绍使用AI智能体进行复制的技术。 通过本书的学习，读者能够深入理解Transformer 架构体系，熟练掌握预训练、微调技术，并明晰LLM的应用场景与行业上佳实践。 主要内容： ?对LLM进行预训练和微调。 ?使用多个平台，如Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI。 ?了解不同的分词器，以及预处理语言数据的**实践。 ?实现RAG和规则库，以应对幻觉问题。 ?使用BertViz、LIME和SHAP可视化Transformer模型的运行过程。 ?创建并实现跨平台链式模型，如HuggingGPT。 ?深入学习视觉Transformer相关内容，包括CLIP、DALL-E 2、DALL-E 3和GPT-4V。

丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)毕业于索邦大学(Sorbonne University)和巴黎狄德罗大学(Paris Diderot University)，主导设计了最早的专利编码和嵌入系统之一。他曾获得专利认证，成为研发AI认知机器人与聊天机器人的先行者。丹尼斯的职业生涯始于为法国酩悦香槟(Mo t et Chandon)开发自然语言处理聊天机器人系统，以及担任空中客车公司的AI战术防御优化方案架构师。而后，丹尼斯在IBM负责为多家**品公司开发AI资源优化系统，这项成果最终演化为全球广泛应用的APS(Advanced Planning and Scheduling，先进计划与调度)解决方案。

行业名家力荐 本书是一本兼具理论深度与工程落地价值的佳作。全书从Transformer核心架构讲起，循序渐进地覆盖BERT微调、预训练实战、ChatGPT/GPT-4生态应用，再延伸至ViT、CLIP、DALL-E 3与Stable Diffusion等视觉生成技术，完整串联自然语言处理与计算机视觉两大领域。书中搭配大量基于Hugging Face的可复现代码，将复杂的多模态技术拆解为清晰的实操步骤，既能帮助开发者夯实Transformer底层原理，也能为工业级多模态项目提供可落地的方案参考，是多模态技术从业者不可多得的案头读物。 杨欢｜零一万物 多模态技术负责人 本书体系完整，兼顾技术原理与商业落地，非常适合AI创业团队与架构师参考。全书以Transformer架构为根基，既详解BERT、RoBERTa、GPT系列模型的微调与预训练方法，也深度拆解GPT-4V、DALL-E 3、Stable Diffusion等主流多模态工具的应用方案。书中配套的Hugging Face实战项目覆盖文本、图像、视频多场景，能帮助技术团队快速将大模型能力转化为产品功能，大幅降低多模态技术落地门槛，是一本拿来即用的工程实战手册。 苏洋｜灵心巧手 联合创始人 兼首席AI架构师 面向企业级大模型应用落地，本书提供了体系化的技术路径。全书从Transformer基础理论出发，完整覆盖NLP下游任务、模型微调、嵌入与RAG方案，再延伸至多模态视觉生成与模型风险管理，逻辑清晰、层层递进。书中既有对主流模型架构的深度解析，也包含大量基于Hugging Face与OpenAI API的...