Descripción
La guía práctica y paso a paso para usar LLM a escala en proyectos y productos
Los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT están demostrando capacidades asombrosas, pero su tamaño y complejidad han disuadido a muchos profesionales de aplicarlos. En Guía de inicio rápido para grandes modelos de lenguaje, el pionero científico de datos y emprendedor de IA Sinan Ozdemir elimina esos obstáculos y proporciona una guía para trabajar, integrar e implementar LLM para resolver problemas prácticos.
Ozdemir reúne todo lo que necesita para comenzar, incluso si no tiene experiencia directa con LLM: instrucciones paso a paso, mejores prácticas, estudios de casos del mundo real, ejercicios prácticos y más. En el camino, comparte conocimientos sobre el funcionamiento interno de los LLM para ayudarlo a optimizar la elección del modelo, los formatos de datos, los parámetros y el rendimiento. Encontrará aún más recursos en el sitio web complementario, incluidos conjuntos de datos de muestra y código para trabajar con LLM de código abierto y cerrado, como los de OpenAI (GPT-4 y ChatGPT), Google (BERT, T5 y Bard), EleutherAI (GPT-J y GPT-Neo), Cohere (la familia Command) y Meta (BART y la familia LLaMA).
- Aprenda conceptos clave: preentrenamiento, aprendizaje por transferencia, ajuste fino, atención, incrustaciones, tokenización y más
- Utilice API y Python para ajustar y personalizar LLM según sus requisitos
- Cree un sistema completo de recuperación de información neuronal/semántica y conéctelo a LLM conversacionales para la generación aumentada por recuperación
- Domine técnicas avanzadas de ingeniería de indicaciones como la estructuración de la salida, la cadena de pensamiento y la indicación semántica de pocas tomas
- Personalice las incrustaciones de LLM para crear un motor de recomendación completo desde cero con datos de usuario
- Construya y ajuste finamente arquitecturas Transformer multimodales utilizando LLM de código abierto
- Alinee los LLM utilizando el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana y de IA (RLHF/RLAIF)
- Implemente indicaciones y LLM personalizados y ajustados a la nube con escalabilidad y tuberías de evaluación en mente
"Al equilibrar el potencial de los modelos de código abierto y cerrado, la Guía de inicio rápido para grandes modelos de lenguaje se erige como una guía completa para comprender y utilizar los LLM, tendiendo un puente entre los conceptos teóricos y la aplicación práctica".
--Giada Pistilli, ética principal en HuggingFace
"Un recurso refrescante e inspirador. Repleto de orientación práctica y explicaciones claras que lo hacen más inteligente en este nuevo campo increíble".
--Pete Huang, autor de The Neuron
Registre su libro para acceder cómodamente a descargas, actualizaciones y/o correcciones a medida que estén disponibles. Consulte el interior del libro para obtener más detalles.
Autor: Sinan Ozdemir
Editorial: Addison-Wesley Professional
Publicado: 21/09/2023
Páginas: 288
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.00lbs
Tamaño: 8.90h x 7.30w x 1.30d
ISBN13: 9780138199197
ISBN10: 0138199191
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural