Vous voulez être sûr que vos cadeaux seront sous le sapin de Noël à temps? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts. La plupart de nos magasins sont ouverts également les dimanches, vous pouvez vérifier les heures d'ouvertures sur notre site.
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Vous voulez être sûr que vos cadeaux seront sous le sapin de Noël à temps? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts. La plupart de nos magasins sont ouverts également les dimanches, vous pouvez vérifier les heures d'ouvertures sur notre site.
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Praxiseinstieg Large Language Models EBOOK
Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs
Sinan Ozdemir
39,90 €
+ 39 points
Format
Description
Der Schnellstart in die praktische Arbeit mit LLMs
- Das Buch bietet einen Überblick über zentrale Konzepte und Techniken von LLMs wie z.B. ChatGPT und zeigt das Potenzial von Open-Source- und Closed-Source-Modellen
- Es erläutert, wie Large Language Models funktionieren und wie sie für Aufgaben des Natural Language Processing (NLP) genutzt werden
- Auch für interessierte Nicht-Data-Scientists mit Python-Kenntnissen verständlich
- Themen z.B.: die ChatGPT-API, Prompt-Engineering, Chatbot-Personas, Cloud-Bereitstellung; deckt auch GPT-4 abLarge Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind enorm leistungsfähig, aber auch sehr komplex. Praktikerinnen und Praktiker stehen daher vor vielfältigen Herausforderungen, wenn sie LLMs in ihre eigenen Anwendungen integrieren wollen. In dieser Einführung räumt Data Scientist und KI-Unternehmer Sinan Ozdemir diese Hürden aus dem Weg und bietet einen Leitfaden für den Einsatz von LLMs zur Lösung praktischer Probleme des Natural Language Processings.
Sinan Ozdemir hat alles zusammengestellt, was Sie für den Einstieg benötigen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Fallstudien aus der Praxis, Übungen und vieles mehr. Er stellt die Funktionsweise von LLMs vor und unterstützt Sie so dabei, das für Ihre Anwendung passende Modell und geeignete Datenformate und Parameter auszuwählen. Dabei zeigt er das Potenzial sowohl von Closed-Source- als auch von Open-Source-LLMs wie GPT-3, GPT-4 und ChatGPT, BERT und T5, GPT-J und GPT-Neo, Cohere sowie BART.
- Lernen Sie die Schlüsselkonzepte kennen: Transfer Learning, Feintuning, Attention, Embeddings, Tokenisierung und mehr
- Nutzen Sie APIs und Python, um LLMs an Ihre Anforderungen anzupassen
- Beherrschen Sie Prompt-Engineering-Techniken wie Ausgabe-Strukturierung, Gedankenketten und Few-Shot-Prompting
- Passen Sie LLM-Embeddings an, um eine Empfehlungsengine mit eigenen Benutzerdaten neu zu erstellen
- Konstruieren Sie multimodale Transformer-Architekturen mithilfe von Open-Source-LLMs
- Optimieren Sie LLMs mit Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF)
- Deployen Sie Prompts und benutzerdefinierte, feingetunte LLMs in die Cloud
- Das Buch bietet einen Überblick über zentrale Konzepte und Techniken von LLMs wie z.B. ChatGPT und zeigt das Potenzial von Open-Source- und Closed-Source-Modellen
- Es erläutert, wie Large Language Models funktionieren und wie sie für Aufgaben des Natural Language Processing (NLP) genutzt werden
- Auch für interessierte Nicht-Data-Scientists mit Python-Kenntnissen verständlich
- Themen z.B.: die ChatGPT-API, Prompt-Engineering, Chatbot-Personas, Cloud-Bereitstellung; deckt auch GPT-4 abLarge Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind enorm leistungsfähig, aber auch sehr komplex. Praktikerinnen und Praktiker stehen daher vor vielfältigen Herausforderungen, wenn sie LLMs in ihre eigenen Anwendungen integrieren wollen. In dieser Einführung räumt Data Scientist und KI-Unternehmer Sinan Ozdemir diese Hürden aus dem Weg und bietet einen Leitfaden für den Einsatz von LLMs zur Lösung praktischer Probleme des Natural Language Processings.
Sinan Ozdemir hat alles zusammengestellt, was Sie für den Einstieg benötigen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Fallstudien aus der Praxis, Übungen und vieles mehr. Er stellt die Funktionsweise von LLMs vor und unterstützt Sie so dabei, das für Ihre Anwendung passende Modell und geeignete Datenformate und Parameter auszuwählen. Dabei zeigt er das Potenzial sowohl von Closed-Source- als auch von Open-Source-LLMs wie GPT-3, GPT-4 und ChatGPT, BERT und T5, GPT-J und GPT-Neo, Cohere sowie BART.
- Lernen Sie die Schlüsselkonzepte kennen: Transfer Learning, Feintuning, Attention, Embeddings, Tokenisierung und mehr
- Nutzen Sie APIs und Python, um LLMs an Ihre Anforderungen anzupassen
- Beherrschen Sie Prompt-Engineering-Techniken wie Ausgabe-Strukturierung, Gedankenketten und Few-Shot-Prompting
- Passen Sie LLM-Embeddings an, um eine Empfehlungsengine mit eigenen Benutzerdaten neu zu erstellen
- Konstruieren Sie multimodale Transformer-Architekturen mithilfe von Open-Source-LLMs
- Optimieren Sie LLMs mit Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF)
- Deployen Sie Prompts und benutzerdefinierte, feingetunte LLMs in die Cloud
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 274
- Langue:
- Allemand
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783960108542
- Date de parution :
- 13-05-24
- Format:
- Ebook
- Protection digitale:
- Digital watermarking
- Format numérique:
- ePub
