Megan
Администратор
- Регистрация
- 20 Фев 2015
- Сообщения
- 175.646
- Реакции
- 345.913
Складчина: [БХВ] Разработка приложений на базе больших языковых моделей [Пай Сухас]
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области. Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Для архитекторов ПО, Для специалистов по ИИ, разработчиков, технических руководителей
Большие языковые модели (LLM) показали себя мощным инструментом решения самых разных задач и закономерно привлекли внимание бизнеса. Но путь от прототипа к работающему продукту редко бывает гладким. Эта книга помогает пройти его, вооружая читателя методологией, инструментарием и практическими примерами, необходимыми для создания полноценных приложений на основе языковых моделей.
В книге даны конкретные рекомендации по внедрению LLM в реальные сценарии, подробно разобраны типичные проблемы и отказы. Читатель познакомится с внутренним устройством языковых моделей, освоит методы их настройки и дообучения, а также изучит современные подходы — RAG (генерация с дополненной выборкой), интеллектуальные агенты и другие.
Прочитав книгу, вы сможете:
Подготавливать наборы данных для обучения и дообучения (тонкой настройки)
Выработать интуитивное понимание архитектуры трансформера и ее вариаций
Адаптировать предобученные модели к собственным задачам и сценариям
Применять эффективные методы дообучения, доменной адаптации и оптимизации вывода
Интегрировать языковые модели с внешними инструментами, данными и существующими программными системами
Формат: PDF скан
Стоимость: неизвестно
СКАЧАТЬ
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области. Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Для архитекторов ПО, Для специалистов по ИИ, разработчиков, технических руководителей
Большие языковые модели (LLM) показали себя мощным инструментом решения самых разных задач и закономерно привлекли внимание бизнеса. Но путь от прототипа к работающему продукту редко бывает гладким. Эта книга помогает пройти его, вооружая читателя методологией, инструментарием и практическими примерами, необходимыми для создания полноценных приложений на основе языковых моделей.
В книге даны конкретные рекомендации по внедрению LLM в реальные сценарии, подробно разобраны типичные проблемы и отказы. Читатель познакомится с внутренним устройством языковых моделей, освоит методы их настройки и дообучения, а также изучит современные подходы — RAG (генерация с дополненной выборкой), интеллектуальные агенты и другие.
Прочитав книгу, вы сможете:
Подготавливать наборы данных для обучения и дообучения (тонкой настройки)
Выработать интуитивное понимание архитектуры трансформера и ее вариаций
Адаптировать предобученные модели к собственным задачам и сценариям
Применять эффективные методы дообучения, доменной адаптации и оптимизации вывода
Интегрировать языковые модели с внешними инструментами, данными и существующими программными системами
Формат: PDF скан
Стоимость: неизвестно
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Тотальная реабилитация ALL-ON-4: Командный челлендж [Тариф Урок 3] [Пауло Мало]
- Интерпретация мышечной дисфункции и дискоординации [Грегор Славичек]
- Кондилографическая интерпретация динамики нижней челюсти при миофациальной боли [Грегор Славичек]
- Тотальная реабилитация ALL-ON-4: Командный челлендж [Тариф Урок 1] [Пауло Мало]
- Тотальная реабилитация ALL-ON-4: Командный челлендж [Тариф Урок 2] [Пауло Мало]
- Противоположности в ортодонтическом лечении [Тариф Урок 2] [Ким Чон Иль]