Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

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Dati bibliografici

Titolo: Generative AI in C++: Coding Transformers and LLMs
Editore: Independently published
Data di pubblicazione: 2024
Lingua: Inglese
ISBN 13: 9798871928684
Rilegatura: Brossura
Condizione: very good

Descrizione articolo

Riassunto

Do you know C++ but not AI? Do you dream of writing your own AI engine in C++? From beginner to advanced, this book covers the internals of AI engines in C++, with real source code examples and research paper citations.

Key Features

Transformer components in C++
Faster and smarter AI
Play with an AI engine on your desktop
Cutting-edge research optimizations
Just C++ code without all the math

Table of Contents

Part I: AI Projects in C++
1. Introduction to AI in C++
2. Transformers & LLMs
3. AI Phones
4. AI on Your Desktop
5. Design Choices & Architectures
6. Training, Fine-Tuning & RAG
7. Deployment Architecture

Part II: Basic C++ Optimizations
8. Bitwise Operations
9. Floating Point Arithmetic
10. Arithmetic Optimizations
11. Compile-Time Optimizations
12. Pointer Arithmetic
13. Algorithm Speedups
14. Memory Optimizations

Part III: Parallel C++ Optimizations
15. Loop Vectorization
16. Hardware Acceleration
17. AVX Intrinsics
18. Parallel Data Structures

Part IV: Transformer Components in C++
19. Encoders & Decoders
20. Attention
21. Activation Functions
22. Vector Algorithms
23. Tensors
24. Normalization
25. Softmax
26. Decoding Algorithms
27. Tokenizer and Vocabulary

Part V: Optimizing Transformers in C++
28. Deslugging AI Engines
29. Caching Optimizations
30. Vectorization
31. Kernel Fusion
32. Quantization
33. Pruning
34. MatMul/GEMM
35. Lookup Tables & Precomputation
36. AI Memory Optimizations

Part VI: Enterprise AI in C++
37. Tuning, Profiling & Benchmarking
38. Platform Portability
39. Quality
40. Reliability
41. Self-Testing Code
42. Debugging

Part VII: Research on AI Optimization
43. Overview of AI Research
44. Advanced Quantization
45. Knowledge Distillation
46. Structured Pruning
47. Early Exit and Layer Pruning
48. Width Pruning
49. Length Pruning
50. Adaptive Inference
51. Zero-Multiplication Models
52. Logarithmic Models
53. Arithmetic Optimization Research
54. Ensemble Multi-Model Architectures
55. Advanced Number Systems
56. Neural Architecture Search
Appendix 1: C++ Slug Catalog

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

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