Transformers and Large Language Models
Idioma: inglés
Editorial: Apress Okt 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware -This book is a hands-on guide to understanding the foundations, architectures, and real-world applications of transformers and large language models in modern AI.The book begins by laying the foundations of generative AI architectures, tokenization, encoding, and classical modeling techniques. Initial chapters address the evolution from feed-forward networks and recurrent neural networks to long short-term memory (LSTM), setting the stage for the revolutionary transformer architecture. The core of the book focuses on transformers, introducing the encoder-decoder framework, attention mechanisms, positional encodings, and the internal workings of multi-head attention, normalization, and multi-layer perceptrons. Readers gain insight into advanced techniques such as rotary positional embeddings (RoPE), mixture of experts (MoE), and knowledge distillation, alongside practical training strategies like self-supervised learning, fine-tuning, and reinforcement learning with human feedback. Popular models from OpenAI, DeepSeek, and other vendors are examined to highlight the evolution of the LLM landscape. Building on these foundations, the text explores methods for model customization, including parameter-efficient fine-tuning (LoRA, adapters), text generation strategies, prompt engineering, and quantization. Retrieval-Augmented Generation (RAG) is introduced as a critical innovation for grounding LLMs in external knowledge, with detailed evaluation techniques for retrieval and generation. Finally, the book ventures into Agentic AI, demonstrating protocols like Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) interactions with practical coding examples.In conclusion, this book serves as both a practical guide, equipping readers with the technical depth and applied strategies needed to design, fine-tune, and deploy cutting-edge transformers and large language models for real-world applications.What we will learn:Ø Ø Ø Ø Master practical customization through prompt engineering, PEFT methods, quantization, and text generation.nWho this book is for:Data scientists, ML engineers, AI researchers, and developers exploring Transformers and large language models.…
N° de ref. del artículo 9798868827846
- Título
- Transformers and Large Language Models
- Autor
- Ahmed Fawzy Gad
- Editorial
- Apress Okt 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868827846
- Peso del artículo
- 684 gramos
- Dimensiones
- 254x178x20 mm
This book is a hands-on guide to understanding the foundations, architectures, and real-world applications of transformers and large language models in modern AI.
The book begins by laying the foundations of generative AI architectures, tokenization, encoding, and classical modeling techniques. Initial chapters address the evolution from feed-forward networks and recurrent neural networks to long short-term memory (LSTM), setting the stage for the revolutionary transformer architecture. The core of the book focuses on transformers, introducing the encoder-decoder framework, attention mechanisms, positional encodings, and the internal workings of multi-head attention, normalization, and multi-layer perceptrons. Readers gain insight into advanced techniques such as rotary positional embeddings (RoPE), mixture of experts (MoE), and knowledge distillation, alongside practical training strategies like self-supervised learning, fine-tuning, and reinforcement learning with human feedback. Popular models from OpenAI, DeepSeek, and other vendors are examined to highlight the evolution of the LLM landscape. Building on these foundations, the text explores methods for model customization, including parameter-efficient fine-tuning (LoRA, adapters), text generation strategies, prompt engineering, and quantization. Retrieval-Augmented Generation (RAG) is introduced as a critical innovation for grounding LLMs in external knowledge, with detailed evaluation techniques for retrieval and generation. Finally, the book ventures into Agentic AI, demonstrating protocols like Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) interactions with practical coding examples.
In conclusion, this book serves as both a practical guide, equipping readers with the technical depth and applied strategies needed to design, fine-tune, and deploy cutting-edge transformers and large language models for real-world applications.
What we will learn:
Ø Understand the foundations of AI, ML pipelines, tokenization, encoding, and early neural architectures.
Ø Explore transformers in depth―encoder-decoder design, attention mechanisms, and advanced embedding methods.
Ø Learn modern LLM advancements like RoPE, MoE, SLMs, fine-tuning strategies, and evaluation techniques.
Ø Master practical customization through prompt engineering, PEFT methods, quantization, and text generation.
nWho this book is for:
Data scientists, ML engineers, AI researchers, and developers exploring Transformers and large language models.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Ahmed Fawzy Gad is a senior AI engineer with deep expertise in machine learning and generative AI, spanning both research and industry. He has authored five books on topics including machine learning, computer vision, and Python programming, and is the creator of PyGAD, a widely used open-source library for solving optimization problems with genetic algorithms. Renowned for simplifying complex technical concepts into clear, step-by-step guidance, Ahmed brings together practical experience and a passion for teaching to make advanced AI accessible to learners of all levels. He is based in Canada.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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.
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Excepciones al derecho de desistimiento
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