Fine-Tuning Large Language Models: Adapting GPT and Llama architectures for specialized industry tasks
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Codice articolo I-9798248084432
- Titolo
- Fine-Tuning Large Language Models: Adapting GPT and Llama architectures for specialized industry tasks
- Autore
- Westwood, Nathan
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798248084432
ChatGPT is a jack of all trades. But can it write compliant medical reports? Can it debug your proprietary legacy code?
The era of "one-size-fits-all" AI is ending. To build truly valuable applications, you don't just need a Large Language Model—you need a Specialized Language Model. Fine-Tuning Large Language Models is the engineer’s guide to taking open-source giants like Llama 3, Mistral, and Falcon and retraining them to master your specific domain.
This book moves beyond simple "Prompt Engineering" or RAG. It teaches you the deep learning techniques required to fundamentally alter a model's behavior, style, and knowledge base—turning a generic chatbot into a precision tool.
Your Data. Your Model. Your Rules.Whether you are in finance, law, healthcare, or software, this guide provides the architectural blueprint for domain adaptation.
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): Stop trying to retrain 70 billion parameters. Master LoRA (Low-Rank Adaptation) and QLoRA to fine-tune massive models on a single consumer GPU.
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Data Curation Strategies: Learn the most critical skill in AI: formatting your raw documents into high-quality "Instruction Sets" (JSONL) that actually teach the model.
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The "Teacher-Student" Method: Use stronger models (like GPT-4) to generate synthetic training data to distill knowledge into smaller, faster, cheaper local models.
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Evaluation & Benchmarking: How do you know your model is getting better? Implement rigorous testing pipelines using BLEU, ROUGE, and LLM-as-a-Judge metrics.
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RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): An introduction to the final step of alignment—teaching your model to prefer helpful, safe, and accurate answers based on human preference data.
Whether you are a startup CTO trying to beat the API costs, or a researcher pushing the boundaries of open-source AI, this book hands you the controls.
Stop renting intelligence. Build your own. Scroll up and grab your copy to master the art of Fine-Tuning.
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., 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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