Fine Tuning LLM Practical Implementation and Adaptation (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
Serie: Libro 3 di 3 - The Applied Agentic AI Engineering Series
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. While foundation models provide powerful general intelligence, real-world applications often require domain adaptation, improved consistency, and controlled outputs.In Practical LLM Fine-Tuning and Adaptation, Zhao Colton presents a structured guide to customizing large language models for specialized tasks.This book explores: Fine-tuning fundamentals and model adaptation theorySupervised fine-tuning workflowsDataset preparation and curation strategiesInstruction tuning and alignment techniquesEvaluation benchmarks and quality measurementParameter-efficient fine-tuning (PEFT) methodsSafety and bias considerationsDeployment pipelines and performance monitoringThe book balances conceptual understanding with implementation strategy, helping practitioners understand not only how to fine-tune models but when it is appropriate to do so.Readers will gain clarity on designing responsible, efficient, and maintainable model adaptation pipelines suitable for production systems. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798250340892
- Titolo
- Fine Tuning LLM Practical Implementation and Adaptation (Paperback)
- Autore
- Zhao Colton
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798250340892
- Serie
- Libro 3 di 3: The Applied Agentic AI Engineering Series
In Practical LLM Fine-Tuning and Adaptation, Zhao Colton presents a structured guide to customizing large language models for specialized tasks.
This book explores:
- Fine-tuning fundamentals and model adaptation theory
- Supervised fine-tuning workflows
- Dataset preparation and curation strategies
- Instruction tuning and alignment techniques
- Evaluation benchmarks and quality measurement
- Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods
- Safety and bias considerations
- Deployment pipelines and performance monitoring
Readers will gain clarity on designing responsible, efficient, and maintainable model adaptation pipelines suitable for production systems.
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