Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Quick Start Guide to Large Language Models” de Sinan este foarte apreciată pentru capacitatea sa de a simplifica subiecte complexe din AI și LLM-uri pentru cititorii din toate mediile. Ea oferă sfaturi practice, perspective cuprinzătoare și exemple clare, ceea ce o face deosebit de utilă pentru programatori și pentru cei noi în domeniu. Cu toate acestea, unii cititori au găsit probleme cu calitatea tipăririi cărții și cu exhaustivitatea bazei de cod, ceea ce a condus la un feedback mixt cu privire la utilitatea sa generală.
Avantaje:⬤ Oferă explicații clare și accesibile ale conceptelor LLM complexe
⬤ include exemple și aplicații practice
⬤ servește drept resursă valoroasă atât pentru începători, cât și pentru programatorii experimentați
⬤ bine structurată, cu ghiduri de codificare utile
⬤ dă posibilitatea cititorilor non-tehnici să se implice în discuțiile despre IA.
Dezavantaje:⬤ Calitatea slabă a imprimării afectează lizibilitatea
⬤ bază de cod incompletă sau învechită
⬤ unii cititori au considerat că conținutul este superficial sau dezarticulat
⬤ diagramele și infograficile au fost lipsite de calitate și claritate
⬤ câteva recenzii au sugerat că este posibil să nu ofere suficientă profunzime pentru utilizatorii avansați.
(pe baza a 36 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using Chatgpt and Other Llms
Conținutul cărții:
Ghidul practic, pas cu pas, pentru utilizarea LLM-urilor la scară largă în proiecte și produse
Modelele lingvistice mari (LLM) precum ChatGPT demonstrează capacități uluitoare, dar dimensiunea și complexitatea lor au descurajat mulți practicieni să le aplice. În Quick Start Guide to Large Language Models, Sinan Ozdemir, pionier în domeniul științei datelor și antreprenor AI, elimină aceste obstacole și oferă un ghid de lucru, integrare și implementare a LLM-urilor pentru a rezolva probleme practice.
Ozdemir reunește tot ce aveți nevoie pentru a începe, chiar dacă nu aveți experiență directă cu LLM-urile: instrucțiuni pas cu pas, cele mai bune practici, studii de caz din lumea reală, exerciții practice și multe altele. Pe parcurs, el împărtășește informații despre funcționarea internă a LLM-urilor pentru a vă ajuta să optimizați alegerea modelului, formatele de date, parametrii și performanța. Veți găsi și mai multe resurse pe site-ul însoțitor, inclusiv seturi de date și coduri de exemplu pentru lucrul cu LLM-uri cu sursă deschisă și închisă, cum ar fi cele de la OpenAI (GPT-4 și ChatGPT), Google (BERT, T5 și Bard), EleutherAI (GPT-J și GPT-Neo), Cohere (familia Command) și Meta (BART și familia LLaMA).
⬤ Învățați concepte cheie: pre-formare, învățare prin transfer, reglaj fin, atenție, încorporări, tokenizare și multe altele.
⬤ Utilizați API-urile și Python pentru a ajusta și personaliza LLM-urile pentru cerințele dvs.
⬤ Construiți un sistem complet de regăsire a informațiilor neuronale/semantice și atașați-l la LLM-uri conversaționale pentru generarea augmentată a regăsirii.
⬤ Master tehnici avansate de inginerie prompt, cum ar fi structurarea de ieșire, chain-ofthought, și semantic câteva-shot prompting.
⬤ Personalizați încorporările LLM pentru a construi un motor de recomandare complet de la zero cu datele utilizatorului.
⬤ Construirea și ajustarea arhitecturilor Transformer multimodale utilizând LLM-uri opensource.
⬤ Alinierea LLM-urilor cu ajutorul învățării prin consolidare din feedback uman și AI (RLHF/RLAIF)
⬤ Deplasați prompturi și LLM-uri personalizate și bine ajustate în cloud, având în vedere scalabilitatea și conductele de evaluare.
"Prin echilibrarea potențialului modelelor open-source și closed-source, Quick Start Guide to Large Language Models se prezintă ca un ghid cuprinzător pentru înțelegerea și utilizarea LLM-urilor, reducând decalajul dintre conceptele teoretice și aplicarea practică.".
-- Giada Pistilli, etician principal la HuggingFace.
"O resursă revigorantă și inspirată. Plină de îndrumări practice și explicații clare care vă lasă mai deștepți cu privire la acest nou domeniu incredibil.".
-- Pete Huang, autorul cărții The Neuron
Înregistrați-vă cartea pentru acces convenabil la descărcări, actualizări și/sau corecturi pe măsură ce acestea devin disponibile. Consultați interiorul cărții pentru detalii.
