Titolo: Praxisbuch Large Language Models: Sprache mit KI verarbeiten und generieren (Animals)
Editore: O'Reilly
Data di pubblicazione: 2025
Lingua: Tedesco
ISBN 10: 3960092660
ISBN 13: 9783960092667
Rilegatura: Paperback
Condizione: New
Dimensioni: 16,2 centimetri di larghezza per 2,6 centimetri di altezza per 23,6 centimetri di profondit�

Descrizione articolo

Riassunto

Alle Werkzeuge und Techniken f�r die praktische Arbeit mit LLMs - Das Handbuch f�r das intuitive Verst�ndnis von LLMs: Mit zahlreichen Visualisierungen, die Konzepte schnell zug�nglich machen - Themen sind die Sprachverarbeitung - Textklassifikation, Suche oder Cluster - und die Sprachgenerierung - vom Prompt Engineering bis zur Retrieval Augmented Generation (RAG) - Die Autoren haben mit ihren beliebten Blogs Millionen von Entwickler*innen geholfen, Machine Learning und KI zu verstehen Diese umfassende und anschauliche Einf�hrung in die Welt der LLMs beschreibt sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch konkrete Anwendungen und n�tzliche Tools. Tauchen Sie in das Innenleben von LLMs ein und erkunden Sie ihre Architekturen, Einsatzbereiche, Trainingsmethoden und Feintuning-Techniken. Mit seiner einzigartigen Mischung aus intuitiv verst�ndlichen Illustrationen und praxisbezogenen Erl�uterungen ist dieses Buch die ideale Ausgangsbasis f�r alle, die die M�glichkeiten von KI-Systemen voll aussch�pfen m�chten. Sie lernen, vortrainierte Transformer-LLMs von Hugging Face f�r Anwendungsf�lle wie das Verfassen von Texten oder f�r Inhaltszusammenfassungen einzusetzen. Sie erfahren au�erdem, wie Sie Suchsysteme erstellen und vorhandene Bibliotheken und vortrainierte Modelle f�r Textklassifikation, Suche und Clustering nutzen. - Verstehen Sie die Architektur von Transformer-basierten Sprachmodellen, die bei der Textgenerierung und -repr�sentation hervorragende Ergebnisse liefern - Entwerfen Sie fortgeschrittene LLM-Pipelines, um Textdokumente zu clustern und die darin enthaltenen Themen zu erforschen - Erstellen Sie semantische Suchmaschinen, die �ber den Abgleich von Schlagw�rtern hinausgehen und auf Methoden wie Dense Retrieval und Reranking basieren - Lernen Sie, wie Sie generative Modelle optimal einsetzen - vom Prompt Engineering bis hin zur Retrieval Augmented Generation (RAG) - Entwickeln Sie ein tieferes Verst�ndnis daf�r, wie LLMs trainiert und f�r spezifische Anwendungen optimiert werden, beispielsweise durch Feintuning generativer Modelle, Contrastive Fine-Tuning und In-Context-Learning

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