Gyors útmutató a nagy nyelvi modellekhez: Stratégiák és legjobb gyakorlatok a Chatgpt és más nyelvi modellek használatához

Olvasói vélemények

Sinan „Quick Start Guide to Large Language Models” című könyvét nagyra értékelik, mert képes leegyszerűsíteni a mesterséges intelligencia és az LLM-ek összetett témáit a különböző hátterű olvasók számára. Gyakorlati tanácsokat, átfogó betekintést és világos példákat kínál, így különösen hasznos a programozók és a területen újonnan dolgozók számára. Néhány olvasó azonban problémákat talált a könyv nyomdai minőségével és a kódbázis teljességével kapcsolatban, ami vegyes visszajelzéseket eredményezett a könyv általános hasznosságával kapcsolatban.

⬤ Világos, közérthető magyarázatokat kínál az összetett LLM-koncepciókról
⬤ gyakorlati példákat és alkalmazásokat tartalmaz
⬤ értékes forrásként szolgál mind a kezdők, mind a tapasztalt fejlesztők számára
⬤ jól strukturált, hasznos kódolási útmutatókkal
⬤ képessé teszi a nem műszaki beállítottságú olvasókat a mesterséges intelligenciáról szóló vitákba való bekapcsolódásra.

⬤ Az olvashatóságot befolyásoló gyenge nyomtatási minőség
⬤ hiányos vagy elavult kódbázis
⬤ néhány olvasó felületesnek vagy összefüggéstelennek érezte a tartalmat
⬤ a diagramok és infografikák minőségének és áttekinthetőségének hiánya
⬤ néhány vélemény szerint a haladó felhasználók számára nem nyújt elegendő mélységet.

(36 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using Chatgpt and Other Llms

Könyv tartalma:

Gyakorlati, lépésről lépésre útmutató az LLM-ek méretarányos használatához a projektekben és termékekben

A ChatGPT-hez hasonló nagy nyelvi modellek (LLM) lélegzetelállító képességeket mutatnak, de méretük és összetettségük sok szakembert visszatartott alkalmazásuktól. A Quick Start Guide to Large Language Models című könyvben Sinan Ozdemir úttörő adattudós és AI-vállalkozó elhárítja ezeket az akadályokat, és útmutatót nyújt az LLM-ekkel való munkához, azok integrálásához és alkalmazásához gyakorlati problémák megoldása érdekében.

Ozdemir összegyűjti mindazt, amire az induláshoz szüksége van, még akkor is, ha nincs közvetlen tapasztalata az LLM-ekkel: lépésről-lépésre történő útmutatásokat, legjobb gyakorlatokat, valós esettanulmányokat, gyakorlati feladatokat és még sok mást. Útközben betekintést nyújt az LLM-ek belső működésébe, hogy segítsen optimalizálni a modellválasztást, az adatformátumokat, a paramétereket és a teljesítményt. A kísérő weboldalon még több forrást talál, többek között mintaadatkészleteket és kódot a nyílt és zárt forráskódú LLM-ekkel való munkához, például az OpenAI (GPT-4 és ChatGPT), a Google (BERT, T5 és Bard), az EleutherAI (GPT-J és GPT-Neo), a Cohere (a Command család) és a Meta (BART és a LLaMA család) modelljeivel.

⬤ Tanulja meg a kulcsfogalmakat: előképzés, transzfer tanulás, finomhangolás, figyelem, beágyazások, tokenizáció és még sok más.

⬤ Használja az API-kat és a Pythont az LLM-ek finomhangolásához és testreszabásához az Ön igényeihez.

⬤ Készítsen teljes neurális/szemantikus információkereső rendszert, és csatlakoztassa a társalgási LLM-ekhez a kereséssel kiegészített generáláshoz.

⬤ Mesterelje meg a fejlett prompt-technológiákat, mint például a kimenet strukturálása, a gondolatlánc és a szemantikus, néhány lövéses prompting.

⬤ Az LLM-beágyazások testreszabása egy teljes ajánlómotor létrehozásához a semmiből a felhasználói adatok alapján.

⬤ Multimodális Transformer architektúrák építése és finomhangolása nyílt forráskódú LLM-ek felhasználásával.

⬤ Az LLM-ek összehangolása az emberi és mesterséges intelligencia visszajelzésekből történő megerősítő tanulással (RLHF/RLAIF).

⬤ A felhőbe telepített súgók és egyéni finomhangolt LLM-ek, a skálázhatóságot és az értékelő csővezetékeket szem előtt tartva.

"A nyílt és zárt forráskódú modellekben rejlő lehetőségek kiegyensúlyozásával a Quick Start Guide to Large Language Models átfogó útmutatót nyújt az LLM-ek megértéséhez és használatához, áthidalva az elméleti koncepciók és a gyakorlati alkalmazás közötti szakadékot.".

-- Giada Pistilli, a HuggingFace vezető etikusa.

"Üdítő és inspiráló forrás. Tele van gyakorlati útmutatással és világos magyarázatokkal, amelyekkel okosabban ismerhetjük meg ezt a hihetetlenül új területet.".

-- Pete Huang, a The Neuron szerzője.

Regisztrálja a könyvet, hogy kényelmesen hozzáférhessen a letöltésekhez, frissítésekhez és/vagy javításokhoz, amint azok elérhetővé válnak. A részleteket lásd a könyv belsejében.