Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM - Paul Iusztin, Maxime Labonne, Julien Chaumond (Foreword), Hamza Tahir (Foreword) [KSIĄŻKA]

Wraz ze wzrostem popularności dużych modeli językowych rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią je skutecznie wdrażać w rzeczywistych rozwiązaniach. Inżynieria LLM to szeroki zestaw zadań, wymagający unikalnego połączenia wiedzy z wielu dziedzin. Szczególnie istotne okazuje się tu podejście MLOps, które znacząco zwiększa szanse na sukces w projektach opartych na modelach językowych. Ten obszerny przewodnik pokaże Ci, jak stosować najlepsze praktyki w pracy z LLM. Znajdziesz tu omówienie kluczowych koncepcji, praktyczne techniki i porady ekspertów z zakresu inżynierii danych, dostrajania i oceny modeli, optymalizacji wnioskowania, a także budowania skalowalnych potoków przetwarzania. Krok po kroku prześledzisz, jak zrealizować konkretny produkt, integrując różne aspekty inżynierii LLM i metodologię MLOps. Dowiesz się, jak zbierać i przygotowywać dane, dostrajać modele do specyficznych zastosowań, zwiększać ich wydajność i wdrażać rozwiązania oparte na technice RAG.

Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM

Wraz ze wzrostem popularności dużych modeli językowych rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią je skutecznie wdrażać w rzeczywistych rozwiązaniach. Inżynieria LLM to szeroki zestaw zadań, wymagający unikalnego połączenia wiedzy z wielu dziedzin. Szczególnie istotne okazuje się tu podejście MLOps, które znacząco zwiększa szanse na sukces w projektach opartych na modelach językowych.

Ten obszerny przewodnik pokaże Ci, jak stosować najlepsze praktyki w pracy z LLM. Znajdziesz tu omówienie kluczowych koncepcji, praktyczne techniki i porady ekspertów z zakresu inżynierii danych, dostrajania i oceny modeli, optymalizacji wnioskowania, a także budowania skalowalnych potoków przetwarzania. Krok po kroku prześledzisz, jak zrealizować konkretny produkt, integrując różne aspekty inżynierii LLM i metodologię MLOps. Dowiesz się, jak zbierać i przygotowywać dane, dostrajać modele do specyficznych zastosowań, zwiększać ich wydajność i wdrażać rozwiązania oparte na technice RAG.

Najciekawsze zagadnienia:

niezawodne potoki danych i zarządzanie cyklem trenowania modeli LLM\ntworzenie i udoskonalanie modeli językowych w praktyce\npodejście MLOps - koordynacja komponentów i monitorowanie promptów\nnadzorowane dostrajanie i ewaluacja modeli\nwykorzystanie narzędzi chmurowych (na przykład AWS) w skalowalnych wdrożeniach\npraktyczne zastosowanie techniki retrieval-augmented generation (RAG)

Działa? To za mało. Musi działać dobrze!