Fine-Tuning Large Language Models : Adapting GPT and Llama architectures for specialized industry tasks
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Feb 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - General Intelligence is Good. Specialized Intelligence is Profitable.ChatGPT is a jack of all trades. But can it write compliant medical reports Can it debug your proprietary legacy code The era of 'one-size-fits-all' AI is ending. To build truly valuable applications, you don't just need a Large Language Model-you need a Specialized Language Model. Fine-Tuning Large Language Models is the engineer's guide to taking open-source giants like Llama 3, Mistral, and Falcon and retraining them to master your specific domain.This book moves beyond simple 'Prompt Engineering' or RAG. It teaches you the deep learning techniques required to fundamentally alter a model's behavior, style, and knowledge base-turning a generic chatbot into a precision tool.Your Data. Your Model. Your Rules.Whether you are in finance, law, healthcare, or software, this guide provides the architectural blueprint for domain adaptation.- Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): Stop trying to retrain 70 billion parameters. Master LoRA (Low-Rank Adaptation) and QLoRA to fine-tune massive models on a single consumer GPU.- Data Curation Strategies: Learn the most critical skill in AI: formatting your raw documents into high-quality 'Instruction Sets' (JSONL) that actually teach the model.- The 'Teacher-Student' Method: Use stronger models (like GPT-4) to generate synthetic training data to distill knowledge into smaller, faster, cheaper local models.- Evaluation & Benchmarking: How do you know your model is getting better Implement rigorous testing pipelines using BLEU, ROUGE, and LLM-as-a-Judge metrics.- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): An introduction to the final step of alignment-teaching your model to prefer helpful, safe, and accurate answers based on human preference data.Whether you are a startup CTO trying to beat the API costs, or a researcher pushing the boundaries of open-source AI, this book hands you the controls.Stop renting intelligence. Build your own. Scroll up and grab your copy to master the art of Fine-Tuning.…
N° de ref. del artículo 9798248084432
- Título
- Fine-Tuning Large Language Models : Adapting GPT and Llama architectures for specialized industry tasks
- Autor
- Nathan Westwood
- Editorial
- Independently Published Feb 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798248084432
- Peso del artículo
- 262 gramos
- Dimensiones
- 229x152x13 mm
ChatGPT is a jack of all trades. But can it write compliant medical reports? Can it debug your proprietary legacy code?
The era of "one-size-fits-all" AI is ending. To build truly valuable applications, you don't just need a Large Language Model—you need a Specialized Language Model. Fine-Tuning Large Language Models is the engineer’s guide to taking open-source giants like Llama 3, Mistral, and Falcon and retraining them to master your specific domain.
This book moves beyond simple "Prompt Engineering" or RAG. It teaches you the deep learning techniques required to fundamentally alter a model's behavior, style, and knowledge base—turning a generic chatbot into a precision tool.
Your Data. Your Model. Your Rules.Whether you are in finance, law, healthcare, or software, this guide provides the architectural blueprint for domain adaptation.
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): Stop trying to retrain 70 billion parameters. Master LoRA (Low-Rank Adaptation) and QLoRA to fine-tune massive models on a single consumer GPU.
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Data Curation Strategies: Learn the most critical skill in AI: formatting your raw documents into high-quality "Instruction Sets" (JSONL) that actually teach the model.
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The "Teacher-Student" Method: Use stronger models (like GPT-4) to generate synthetic training data to distill knowledge into smaller, faster, cheaper local models.
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Evaluation & Benchmarking: How do you know your model is getting better? Implement rigorous testing pipelines using BLEU, ROUGE, and LLM-as-a-Judge metrics.
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RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): An introduction to the final step of alignment—teaching your model to prefer helpful, safe, and accurate answers based on human preference data.
Whether you are a startup CTO trying to beat the API costs, or a researcher pushing the boundaries of open-source AI, this book hands you the controls.
Stop renting intelligence. Build your own. Scroll up and grab your copy to master the art of Fine-Tuning.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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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).
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