《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》主要聚焦于如何使用Python编程语言以及深度学习框架如PyTorch和TensorFlow来构建、训练和调整用于自然语言处理任务的深度神经网络架构，特别是以Transformer为核心模型的架构。
书中详细介绍了Transformer模型，这是一种自2017年被提出后彻底改变了自然语言处理领域尤其是自然语言理解（NLU）的技术。书中会指导读者深入理解Transformer的工作原理，并实际操作如何借助这一强大的模型，在众多NLP应用中实现卓越性能，这些应用包括但不限于语言建模、机器翻译、聊天机器人、问答系统、文本摘要生成、语音识别转文本、文本生成语音以及情绪分析等。
该书还涵盖了如何利用Hugging Face这个流行的开源库来高效地实施和利用预训练模型，比如OpenAI发布的GPT-3及其后续版本ChatGPT和GPT-4。通过具体的实战教程和案例研究，读者能够学习到如何针对特定任务对预训练模型进行微调，从而实现最先进的自然语言处理解决方案。
本书适合熟悉Python 编程的深度学习和NLP 从业者，以及希望了解AI 语言理解，从而完成越来越多的语言驱动的功能数据分析师和数据科学家
