Descripción
Modelos de Lenguaje Grande Prácticos: Comprensión y Generación del Lenguaje es una guía completa escrita por Jay Alammar y Maarten Grootendorst. Este libro profundiza en el campo de rápida evolución de las capacidades lingüísticas de la IA, impulsadas por el aprendizaje profundo. Los lectores obtendrán conocimientos prácticos sobre el uso de modelos de lenguaje grande preentrenados para diversas aplicaciones, como redacción, resumido y búsqueda semántica.
Leer más
El libro ofrece un enfoque visualmente educativo, haciendo que los conceptos complejos sean accesibles. Cubre la arquitectura de los modelos de lenguaje Transformer, que sobresalen en la generación y representación de texto. Los lectores aprenderán a construir tuberías avanzadas de LLM para la agrupación de documentos de texto y la exploración de temas. Además, el libro proporciona orientación sobre la creación de motores de búsqueda semántica que superan la búsqueda tradicional por palabras clave, empleando métodos como la recuperación densa y los rerankers.
Los modelos generativos se exploran en profundidad, desde la ingeniería de prompts hasta la generación aumentada por recuperación. El libro también aborda el entrenamiento y la optimización de LLM para aplicaciones específicas a través de técnicas como el ajuste fino de modelos generativos, el ajuste fino contrastivo y el aprendizaje en contexto.
Publicado por O'Reilly Media, este libro de primera edición está programado para lanzarse el 15 de octubre de 2024. Tiene 425 páginas y mide 7 x 0.87 x 9.19 pulgadas. Modelos de Lenguaje Grande Prácticos es un recurso esencial para cualquier persona que busque aprovechar el poder de la IA en la comprensión y generación del lenguaje.
- CategoríaPlataformas de aprendizaje automático
Detalles del libro
Comprender la arquitectura de Transformer para la generación de texto
Construir tuberías de LLM para la agrupación de texto
Crear motores de búsqueda semántica más allá de la búsqueda por palabras clave
Explorar modelos generativos desde la ingeniería de prompts hasta la generación aumentada por recuperación
Entrenar y optimizar LLM utilizando técnicas de ajuste fino
Utilizar modelos preentrenados para redacción y resumido
Implementar búsqueda semántica con métodos de recuperación densa
Obtener herramientas prácticas para las capacidades lingüísticas de la IA
Para quién es este libro
- Redacción
- Resumido
- Búsqueda Semántica
- Agrupación de Texto
- Modelos Generativos
