Bewertung:
Das Buch „Quick Start Guide to Large Language Models“ von Sinan ist hoch angesehen für seine Fähigkeit, komplexe Themen in der KI und LLMs für Leser aller Fachrichtungen zu vereinfachen. Es bietet praktische Ratschläge, umfassende Einblicke und klare Beispiele, was es besonders für Programmierer und Neueinsteiger in diesem Bereich nützlich macht. Einige Leser fanden jedoch Probleme mit der Druckqualität des Buches und der Vollständigkeit der Codebasis, was zu gemischten Rückmeldungen über den Gesamtnutzen des Buches führte.
Vorteile:⬤ Bietet klare, zugängliche Erklärungen komplexer LLM-Konzepte
⬤ enthält praktische Beispiele und Anwendungen
⬤ dient als wertvolle Ressource sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler
⬤ gut strukturiert mit nützlichen Codierungsanleitungen
⬤ befähigt auch nicht-technische Leser, sich an KI-Diskussionen zu beteiligen.
⬤ Schlechte Druckqualität, die die Lesbarkeit beeinträchtigt
⬤ unvollständige oder veraltete Codebasis
⬤ einige Leser empfanden den Inhalt als oberflächlich oder unzusammenhängend
⬤ Diagrammen und Infografiken mangelte es an Qualität und Klarheit
⬤ einige Rezensionen deuteten darauf hin, dass das Buch für fortgeschrittene Nutzer nicht genügend Tiefe bietet.
(basierend auf 36 Leserbewertungen)
Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using Chatgpt and Other Llms
Der praktische, schrittweise Leitfaden für den Einsatz von LLMs in Projekten und Produkten
Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT zeigen atemberaubende Fähigkeiten, aber ihre Größe und Komplexität haben viele Praktiker davon abgehalten, sie anzuwenden. In Quick Start Guide to Large Language Models räumt der bahnbrechende Datenwissenschaftler und KI-Unternehmer Sinan Özdemir diese Hindernisse aus dem Weg und bietet einen Leitfaden für die Arbeit mit LLMs, ihre Integration und ihren Einsatz zur Lösung praktischer Probleme.
Özdemir stellt alles zusammen, was Sie für den Einstieg brauchen, auch wenn Sie keine direkte Erfahrung mit LLMs haben: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Fallstudien aus der Praxis, praktische Übungen und mehr. Nebenbei gibt er Einblicke in die Funktionsweise von LLMs, um Ihnen bei der Optimierung von Modellauswahl, Datenformaten, Parametern und Leistung zu helfen. Auf der begleitenden Website finden Sie noch mehr Ressourcen, darunter Beispieldatensätze und Code für die Arbeit mit Open- und Closed-Source-LLMs wie denen von OpenAI (GPT-4 und ChatGPT), Google (BERT, T5 und Bard), EleutherAI (GPT-J und GPT-Neo), Cohere (die Command-Familie) und Meta (BART und die LLaMA-Familie).
⬤ Lernen Sie Schlüsselkonzepte kennen: Pre-Training, Transfer-Lernen, Feinabstimmung, Aufmerksamkeit, Einbettung, Tokenisierung und mehr.
⬤ Verwenden Sie APIs und Python zur Feinabstimmung und Anpassung von LLMs an Ihre Anforderungen.
⬤ Erstellen Sie ein komplettes neuronales/semantisches Informationsabfragesystem und verbinden Sie es mit konversationellen LLMs für eine abfrageunterstützte Generierung.
⬤ Beherrschen Sie fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken wie Output-Strukturierung, Gedankenkette und semantisches "few-shot" Prompting.
⬤ Anpassen von LLM-Einbettungen, um eine komplette Empfehlungsmaschine von Grund auf mit Benutzerdaten aufzubauen.
⬤ Konstruktion und Feinabstimmung multimodaler Transformer-Architekturen unter Verwendung von Open-Source-LLMs.
⬤ LLMs mit Hilfe von Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF) abgleichen
⬤ Bereitstellung von Prompts und benutzerdefinierten, fein abgestimmten LLMs in der Cloud mit Blick auf Skalierbarkeit und Evaluierungspipelines.
"Durch die Ausgewogenheit des Potenzials von Open- und Closed-Source-Modellen ist Quick Start Guide to Large Language Models ein umfassender Leitfaden für das Verständnis und die Verwendung von LLMs, der die Lücke zwischen theoretischen Konzepten und praktischen Anwendungen schließt.".
-- Giada Pistilli, leitende Ethikerin bei HuggingFace.
"Eine erfrischende und inspirierende Quelle. Vollgepackt mit praktischen Anleitungen und klaren Erklärungen, die Sie über dieses unglaubliche neue Feld schlauer machen.".
-- Pete Huang, Autor von The Neuron
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| ISBN: | 9780138199197 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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