Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG
Bouchard, Louis-François; Peters, Louie
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2024
- Rilegato
- Usato
Da: Noris Reads, Nuremberg, GermaniaNoris Reads
Venditore AbeBooks dal 16 febbraio 2026
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Codice articolo ABE-1788270159052
- Titolo
- Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG
- Autore
- Bouchard, Louis-François; Peters, Louie
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Ottimo
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798327302143
- Peso dell'articolo
- 1025,119 grammi
- Dimensioni
- 17,78 centimetri di larghezza per 25,4 centimetri di altezza per 3,35 centimetri di profondità
“This is the most comprehensive textbook to date on building LLM applications - all essential topics in an AI Engineer's toolkit."
- Jerry Liu, Co-founder and CEO of LlamaIndex
TL;DR
(UPDATED ON OCTOBER 2024) With amazing feedback from industry leaders, this book is an end-to-end resource for anyone looking to enhance their skills or dive into the world of AI and develop their understanding of Generative AI and Large Language Models (LLMs). It explores various methods to adapt "foundational" LLMs to specific use cases with enhanced accuracy, reliability, and scalability. Written by over 10 people on our Team at Towards AI and curated by experts from Activeloop, LlamaIndex, Mila, and more, it is a roadmap to the tech stack of the future.
The book aims to guide developers through creating LLM products ready for production, leveraging the potential of AI across various industries. It is tailored for readers with an intermediate knowledge of Python.
What's Inside this 470-page Book (Updated October 2024)?
- Hands-on Guide on LLMs, Prompting, Retrieval Augmented Generation (RAG) & Fine-tuning
- Roadmap for Building Production-Ready Applications using LLMs
- Fundamentals of LLM Theory
- Simple-to-Advanced LLM Techniques & Frameworks
- Code Projects with Real-World Applications
- Colab Notebooks that you can run right away
- Community access and our own AI Tutor
Table of Contents
- Chapter I Introduction to Large Language Models
- Chapter II LLM Architectures & Landscape
- Chapter III LLMs in Practice
- Chapter IV Introduction to Prompting
- Chapter V Retrieval-Augmented Generation
- Chapter VI Introduction to LangChain & LlamaIndex
- Chapter VII Prompting with LangChain
- Chapter VIII Indexes, Retrievers, and Data Preparation
- Chapter IX Advanced RAG
- Chapter X Agents
- Chapter XI Fine-Tuning
- Chapter XII Deployment and Optimization
What Experts Think About The Book
"A truly wonderful resource that develops understanding of LLMs from the ground up, from theory to code and modern frameworks. Grounds your knowledge in research trends and frameworks that develop your intuition around what's coming. Highly recommend."
- Pete Huang, Co-founder of The Neuron
“This book is filled with end-to-end explanations, examples, and comprehensive details. Louis and the Towards AI team have written an essential read for developers who want to expand their AI expertise and apply it to real-world challenges, making it a valuable addition to both personal and professional libraries.”
- Alex Volkov, AI Evangelist at Weights & Biases and Host of ThursdAI news
"This book is the most thorough overview of LLMs I've come across. An excellent primer for newcomers and a valuable reference for experienced practitioners."
- Shaw Talebi, Founder of The Data Entrepreneurs, AI Educator and Advisor
Whether you're looking to enhance your skills or dive into the world of AI for the first time as a programmer or software student, our book is for you. From the basics of LLMs to mastering fine-tuning and RAG for scalable, reliable AI applications, we guide you every step of the way.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Noris Reads
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Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Noris Reads, Nuremberg, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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