How to Build Large Language Models (LLMs): From Data Preparation to Deployment and Beyond
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- How to Build Large Language Models (LLMs): From Data Preparation to Deployment and Beyond
- Autor
- Vemula, Anand
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798335439497
How to Build Large Language Models (LLMs): From Data Preparation to Deployment and Beyond" provides a comprehensive guide to the entire lifecycle of creating and deploying large language models. This book serves as an essential resource for AI practitioners, data scientists, and machine learning engineers interested in mastering the intricacies of LLMs.
The book begins with an introduction to LLMs, covering foundational concepts and the evolution of language models from early recurrent neural networks (RNNs) to modern transformer architectures. It explores popular LLM architectures, including GPT and BERT, highlighting their unique features and applications.
Part II delves into data preparation and management, a crucial phase for building effective LLMs. It provides detailed guidance on sourcing and curating datasets, addressing biases, and ensuring data diversity. Techniques for data preprocessing, such as tokenization and normalization, are discussed along with methods for handling missing data and generating synthetic data. The section also covers data storage and management strategies to design scalable pipelines and ensure data security.
In Part III, the focus shifts to the technical aspects of building the model. It includes setting up the development environment, choosing appropriate model architectures, and deciding between building from scratch or fine-tuning pre-trained models. The book also provides insights into training LLMs, including distributed training techniques and strategies for addressing common challenges like overfitting and underfitting. Hyperparameter tuning and optimization techniques are also covered to enhance model performance.
Part IV addresses evaluating and fine-tuning the model, emphasizing metrics for assessing model performance, fine-tuning techniques, and debugging strategies. It offers practical solutions for improving model accuracy and adapting it to specific use cases.
Finally, Part V explores deployment and maintenance strategies, including deployment options, monitoring, and securing LLMs in production environments. The book concludes with real-world case studies and examples, demonstrating the practical applications of LLMs in various industries
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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