Ocena:
Książka „Quick Start Guide to Large Language Models” autorstwa Sinana jest wysoko ceniona za zdolność do upraszczania złożonych tematów z zakresu sztucznej inteligencji i LLM dla czytelników z różnych środowisk. Oferuje praktyczne porady, kompleksowe spostrzeżenia i jasne przykłady, dzięki czemu jest szczególnie przydatna dla programistów i osób początkujących w tej dziedzinie. Niektórzy czytelnicy mieli jednak problemy z jakością druku książki i kompletnością bazy kodu, co doprowadziło do mieszanych opinii na temat jej ogólnej użyteczności.
Zalety:⬤ Oferuje jasne, przystępne wyjaśnienia złożonych koncepcji LLM
⬤ zawiera praktyczne przykłady i aplikacje
⬤ służy jako cenne źródło informacji zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów
⬤ dobrze skonstruowana z przydatnymi przewodnikami po kodowaniu
⬤ umożliwia czytelnikom nietechnicznym zaangażowanie się w dyskusje na temat sztucznej inteligencji.
⬤ Słaba jakość druku wpływająca na czytelność
⬤ niekompletna lub przestarzała baza kodu
⬤ niektórzy czytelnicy uważali, że treść jest powierzchowna lub chaotyczna
⬤ diagramom i infografikom brakowało jakości i przejrzystości
⬤ kilka recenzji sugerowało, że może nie zapewniać wystarczającej głębi dla zaawansowanych użytkowników.
(na podstawie 36 opinii czytelników)
Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using Chatgpt and Other Llms
Praktyczny przewodnik krok po kroku dotyczący korzystania z LLM na dużą skalę w projektach i produktach.
Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, demonstrują zapierające dech w piersiach możliwości, ale ich rozmiar i złożoność zniechęcają wielu praktyków do ich stosowania. W książce Quick Start Guide to Large Language Models Sinan Ozdemir, pionier w dziedzinie analityki danych i przedsiębiorca w dziedzinie sztucznej inteligencji, usuwa te przeszkody i przedstawia przewodnik po pracy z dużymi modelami językowymi, ich integracji i wdrażaniu w celu rozwiązywania praktycznych problemów.
Ozdemir gromadzi wszystko, czego potrzebujesz, aby zacząć, nawet jeśli nie masz bezpośredniego doświadczenia z LLM: instrukcje krok po kroku, najlepsze praktyki, rzeczywiste studia przypadków, ćwiczenia praktyczne i wiele więcej. Po drodze dzieli się spostrzeżeniami na temat wewnętrznego działania LLM, aby pomóc w optymalizacji wyboru modelu, formatów danych, parametrów i wydajności. Na towarzyszącej stronie internetowej znajdziesz jeszcze więcej zasobów, w tym przykładowe zestawy danych i kod do pracy z otwartymi i zamkniętymi modelami LLM, takimi jak te z OpenAI (GPT-4 i ChatGPT), Google (BERT, T5 i Bard), EleutherAI (GPT-J i GPT-Neo), Cohere (rodzina Command) i Meta (BART i rodzina LLaMA).
⬤ Poznaj kluczowe pojęcia: wstępne szkolenie, uczenie transferowe, dostrajanie, uwaga, osadzanie, tokenizacja i inne.
⬤ Korzystaj z interfejsów API i języka Python, aby dostroić i dostosować LLM do swoich wymagań.
⬤ Zbuduj kompletny neuronowy/semantyczny system wyszukiwania informacji i dołącz go do konwersacyjnych mechanizmów LLM w celu generowania rozszerzonego wyszukiwania.
⬤ Opanuj zaawansowane techniki inżynierii podpowiedzi, takie jak strukturyzacja danych wyjściowych, łańcuch myśli i semantyczne podpowiedzi kilkukrotne.
⬤ Dostosuj osadzanie LLM, aby zbudować kompletny silnik rekomendacji od podstaw na podstawie danych użytkownika.
⬤ Konstruowanie i dostrajanie multimodalnych architektur Transformera przy użyciu LLM typu open source.
⬤ Wyrównywanie LLM przy użyciu Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF).
⬤ Wdrażanie podpowiedzi i niestandardowych, precyzyjnie dostrojonych mechanizmów LLM w chmurze z myślą o skalowalności i potokach ewaluacyjnych.
"Równoważąc potencjał zarówno modeli o otwartym, jak i zamkniętym kodzie źródłowym, Quick Start Guide to Large Language Models stanowi kompleksowy przewodnik po zrozumieniu i korzystaniu z LLM, wypełniając lukę między koncepcjami teoretycznymi a praktycznym zastosowaniem."
--Giada Pistilli, główny etyk w HuggingFace.
"Odświeżające i inspirujące źródło wiedzy. Pełne praktycznych wskazówek i jasnych wyjaśnień, które sprawią, że będziesz mądrzejszy o tę niesamowitą nową dziedzinę."
--Pete Huang, autor książki The Neuron.
Zarejestruj swoją książkę, aby uzyskać wygodny dostęp do pobierania, aktualizacji i/lub poprawek, gdy tylko staną się dostępne. Szczegóły wewnątrz książki.
