Quick Start Guide to Large Language Models : Strategies and Best Practices for Chatgpt, Embeddings, Fine-Tuning, and Multimodal AI
Idioma: inglés
Editorial: Pearson Education Okt 2024, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products Large Language Models (LLMs) like Llama 3, Claude 3, and the GPT family are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. In Quick Start Guide to Large Language Models, Second Edition, pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems. Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, and hands-on exercises. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, prompting, fine-tuning, performance, and much more. The resources on the companion website include sample datasets and up-to-date code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and GPT-3.5), Google (BERT, T5, and Gemini), X (Grok), Anthropic (the Claude family), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family). - Learn key concepts: pre-training, transfer learning, fine-tuning, attention, embeddings, tokenization, and more - Use APIs and Python to fine-tune and customize LLMs for your requirements - Build a complete neural/semantic information retrieval system and attach to conversational LLMs for building retrieval-augmented generation (RAG) chatbots and AI Agents - Master advanced prompt engineering techniques like output structuring, chain-of-thought prompting, and semantic few-shot prompting - Customize LLM embeddings to build a complete recommendation engine from scratch with user data that outperforms out-of-the-box embeddings from OpenAI - Construct and fine-tune multimodal Transformer architectures from scratch using open-source LLMs and large visual datasets - Align LLMs using Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF) to build conversational agents from open models like Llama 3 and FLAN-T5 - Deploy prompts and custom fine-tuned LLMs to the cloud with scalability and evaluation pipelines in mind - Diagnose and optimize LLMs for speed, memory, and performance with quantization, probing, benchmarking, and evaluation frameworks 'A refreshing and inspiring resource. Jam-packed with practical guidance and clear explanations that leave you smarter about this incredible new field.'--Pete Huang, author of The Neuron Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.…
N° de ref. del artículo 9780135346563
- Título
- Quick Start Guide to Large Language Models : Strategies and Best Practices for Chatgpt, Embeddings, Fine-Tuning, and Multimodal AI
- Autor
- Sinan Ozdemir
- Editorial
- Pearson Education Okt 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0135346568
- ISBN 13
- 9780135346563
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 642 gramos
- Dimensiones
- 230x176x21 mm
The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products
Large Language Models (LLMs) like Llama 3, Claude 3, and the GPT family are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. In Quick Start Guide to Large Language Models, Second Edition, pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems.
Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, and hands-on exercises. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, prompting, fine-tuning, performance, and much more. The resources on the companion website include sample datasets and up-to-date code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and GPT-3.5), Google (BERT, T5, and Gemini), X (Grok), Anthropic (the Claude family), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family).
- Learn key concepts: pre-training, transfer learning, fine-tuning, attention, embeddings, tokenization, and more
- Use APIs and Python to fine-tune and customize LLMs for your requirements
- Build a complete neural/semantic information retrieval system and attach to conversational LLMs for building retrieval-augmented generation (RAG) chatbots and AI Agents
- Master advanced prompt engineering techniques like output structuring, chain-of-thought prompting, and semantic few-shot prompting
- Customize LLM embeddings to build a complete recommendation engine from scratch with user data that outperforms out-of-the-box embeddings from OpenAI
- Construct and fine-tune multimodal Transformer architectures from scratch using open-source LLMs and large visual datasets
- Align LLMs using Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF) to build conversational agents from open models like Llama 3 and FLAN-T5
- Deploy prompts and custom fine-tuned LLMs to the cloud with scalability and evaluation pipelines in mind
- Diagnose and optimize LLMs for speed, memory, and performance with quantization, probing, benchmarking, and evaluation frameworks
"A refreshing and inspiring resource. Jam-packed with practical guidance and clear explanations that leave you smarter about this incredible new field."
--Pete Huang, author of The Neuron
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Acerca del autor
Sinan Ozdemir is currently the founder and CTO of LoopGenius and an advisor to several AI companies. Sinan is a former lecturer of Data Science at Johns Hopkins University and the author of multiple textbooks on data science and machine learning. Additionally, he is the founder of the recently acquired Kylie.ai, an enterprise-grade conversational AI platform with RPA capabilities. He holds a master's degree in Pure Mathematics from Johns Hopkins University and is based in San Francisco, CA.
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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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