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这本书首先介绍了自然语言处理的基本概念和发展历程，然后详细阐述了Transformer架构的原理和优势。通过对比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），清晰地展示了Transformer在处理长序列数据时的优势。

此外，作者还详细介绍了GPT-3、chat GPT和GPT-4等基于Transformer架构的模型，以及它们在各种NLP任务中的应用。

书中的案例丰富多样，涵盖了机器翻译、文本摘要、问答系统等多个领域。这些案例不仅有助于读者理解Transformer架构的工作原理，还能让读者了解到如何将Transformer应用于实际问题中。

作者在书中还讨论了Transformer架构的一些局限性，如计算资源消耗大、生成结果的可解释性差等问题，并提出了可能的解决方案。