Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 156.098
- Реакции
- 79.516
Складчина: [БХВ] Разработка приложений на базе больших языковых моделей [Пай Сухас]
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области. Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Для архитекторов ПО, Для специалистов по ИИ, разработчиков, технических руководителей
Большие языковые модели (LLM) показали себя мощным инструментом решения самых разных задач и закономерно привлекли внимание бизнеса. Но путь от прототипа к работающему продукту редко бывает гладким. Эта книга помогает пройти его, вооружая читателя методологией, инструментарием и практическими примерами, необходимыми для создания полноценных приложений на основе языковых моделей.
В книге даны конкретные рекомендации по внедрению LLM в реальные сценарии, подробно разобраны типичные проблемы и отказы. Читатель познакомится с внутренним устройством языковых моделей, освоит методы их настройки и дообучения, а также изучит современные подходы — RAG (генерация с дополненной выборкой), интеллектуальные агенты и другие.
Прочитав книгу, вы сможете:
Подготавливать наборы данных для обучения и дообучения (тонкой настройки)
Выработать интуитивное понимание архитектуры трансформера и ее вариаций
Адаптировать предобученные модели к собственным задачам и сценариям
Применять эффективные методы дообучения, доменной адаптации и оптимизации вывода
Интегрировать языковые модели с внешними инструментами, данными и существующими программными системами
Формат: PDF скан
Стоимость: неизвестно
СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области. Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Для архитекторов ПО, Для специалистов по ИИ, разработчиков, технических руководителей
Большие языковые модели (LLM) показали себя мощным инструментом решения самых разных задач и закономерно привлекли внимание бизнеса. Но путь от прототипа к работающему продукту редко бывает гладким. Эта книга помогает пройти его, вооружая читателя методологией, инструментарием и практическими примерами, необходимыми для создания полноценных приложений на основе языковых моделей.
В книге даны конкретные рекомендации по внедрению LLM в реальные сценарии, подробно разобраны типичные проблемы и отказы. Читатель познакомится с внутренним устройством языковых моделей, освоит методы их настройки и дообучения, а также изучит современные подходы — RAG (генерация с дополненной выборкой), интеллектуальные агенты и другие.
Прочитав книгу, вы сможете:
Подготавливать наборы данных для обучения и дообучения (тонкой настройки)
Выработать интуитивное понимание архитектуры трансформера и ее вариаций
Адаптировать предобученные модели к собственным задачам и сценариям
Применять эффективные методы дообучения, доменной адаптации и оптимизации вывода
Интегрировать языковые модели с внешними инструментами, данными и существующими программными системами
Формат: PDF скан
Стоимость: неизвестно
СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Formula 1 World B1 Pack [Елена Гребенщикова]
- Тетрадь ОГЭ Английский язык [Елена Гребенщикова]
- Планнер репетитора [Елена Гребенщикова]
- City maps [Елена Гребенщикова]
- OGE Word Formation - тренажёр по словообразованию для подготовки к ОГЭ
- [Шитье] Конструктор одежды [Тариф Мастер] [sewschool] [Маргарита Бентелева]
- Запись разбора сериала Being Erica [Мила Хабирова]
- ЕГЭ Russia in Brief 2027 Устная часть и Письменная речь [Мадина Гаджиева, Елена Меджибовская, Николас Кумбс]
- ОГЭ Russia in Brief 2027 Устная часть и Письменная речь [Мадина Гаджиева, Елена Меджибовская, Николас Кумбс]
- Мрак Сгустился [Валерий Соловей]