★NLP始祖N-Gram，Bag-of-Words詳細說明介紹實作

☆進入神經網路時代的Word2Vec、NPLM、RNN詳解及實作

★序列至序列的神器Seq2Seq詳解及實作

☆抓住字與字之間的關鍵Attention Mechanism詳解及實作

★成為大神的Transformer詳解及實作

☆第一個通用語言模型BERT詳解及實作

★生成式語言模型GPT詳解及實作

☆ChatGPT應用詳解及實作

★最新一代GPT-4詳解及實作

全書從最基本的N-Gram 和簡單文字表示Bag-of-Words開始說明NLP的應用，接著進入NLP領域中最重要的隱空間表示法Word2Vec，正式進入了多維向量Embedding表示語義的年代。之後接連介紹了神經網路表示法RNN，以及將encoder及decoder連接的Seq2seq。本書最大的特色就是花了很大的篇幅介紹了注意力機制，詳解了大家最想不通的QKV查詢。在了解了注意力機制之後，就進入最重要的成神Transformer階段，並且帶有說明及完整的實作。最重要的Transformer解決之後，接下來就是強大應用的展現，包括了NLU的BERT說明及實作，以及現今AI基本GPT(屬於NLG)的自迴歸模型。本書也實作了自己使用維基文字生成的GPT模型，讓讀者一探AI一路走來的技術堆疊。最後一章更把目前當紅的ChatGPT所使用的RHLF技術完整走一遍，也使用了OpenAI的API來完成實作。