Learn from Scratch Large Language Model (Full Colour Edition)
Idioma: inglés
Editorial: Shroff/X-Team, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In this comprehensive and accessible resource, you'll embark on an exciting journey that begins with the fundamentals of Natural Language Processing and progresses to advanced topics like instruction Fine-tuning and task-specific optimisation. With hands-on examples, practical exercises, and detailed explanations, this book equips you with the tools and knowledge needed to master LLMs from the ground up.Foundations of LLMs: Learn the principles behind language modelling, tokenization, and Pretraining. Explore how models like GPT-2, GPT-3, and their successors understand and generate human-like text.Building Blocks of Al: Understand the architecture of transformer-based models, the role of attention mechanisms, and how these innovations revolutionised the field of NLP.Instruction Fine-tuning: Dive into the cutting-edge technique of instruction Fine-tuning. Learn how to teach LLMs to follow diverse prompts for tasks like creative writing, programming, and customer support.Hands-On Applications: Use real-world datasets to fine-tune models for grammar correction,'summarisation and context-aware conversations. Discover how LLMs are reshaping industries like education, 'healthcare, and e-commerce.Automated Evaluation and Scalability: Leverage advanced evaluation methods, including the integration of larger models like Llama 3, to assess and optimize your fine-tuned models.Practical Insights and Tips: Benefit from best practices for dataset preparation, hyper-parameter tuning, 'and avoiding common pitfalls during training.Packed with illustrative examples and code snippets, Learn from Scratch: Large Language Models makes complex concepts accessible to learners at all levels. Whether you're starting your Al journey or expanding your expertise, 'this book provides the knowledge and confidence to create and customize LLMs for a wide range of applications.…
N° de ref. del artículo 9789355427267
- Título
- Learn from Scratch Large Language Model (Full Colour Edition)
- Autor
- Manish Soni
- Editorial
- Shroff/X-Team
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9355427263
- ISBN 13
- 9789355427267
- Peso del artículo
- 666 gramos
- Dimensiones
- 233x178x17 mm
In this comprehensive and accessible resource, you'll embark on an exciting journey that begins with the fundamentals of Natural Language Processing and progresses to advanced topics like instruction Fine-tuning and task-specific optimisation. With hands-on examples, practical exercises, and detailed explanations, this book equips you with the tools and knowledge needed to master LLMs from the ground up.
Foundations of LLMs: Learn the principles behind language modelling, tokenization, and Pretraining. Explore how models like GPT-2, GPT-3, and their successors understand and generate human-like text.
Building Blocks of Al: Understand the architecture of transformer-based models, the role of attention mechanisms, and how these innovations revolutionised the field of NLP.
Instruction Fine-tuning: Dive into the cutting-edge technique of instruction Fine-tuning. Learn how to teach LLMs to follow diverse prompts for tasks like creative writing, programming, and customer support.
Hands-On Applications: Use real-world datasets to fine-tune models for grammar correction,"summarisation and context-aware conversations. Discover how LLMs are reshaping industries like education, "healthcare, and e-commerce.
Automated Evaluation and Scalability: Leverage advanced evaluation methods, including the integration of larger models like Llama 3, to assess and optimize your fine-tuned models.
Practical Insights and Tips: Benefit from best practices for dataset preparation, hyper-parameter tuning, "and avoiding common pitfalls during training.
Packed with illustrative examples and code snippets, Learn from Scratch: Large Language Models makes complex concepts accessible to learners at all levels. Whether you're starting your Al journey or expanding your expertise, "this book provides the knowledge and confidence to create and customize LLMs for a wide range of applications.
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Derecho al desistimiento
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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.
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