Description
Modèles de Langage de Grande Taille Pratiques : Compréhension et Génération du Langage est un guide complet rédigé par Jay Alammar et Maarten Grootendorst. Ce livre explore le domaine en rapide évolution des capacités linguistiques de l'IA, propulsé par l'apprentissage profond. Les lecteurs acquerront des connaissances pratiques sur l'utilisation de modèles de langage de grande taille pré-entraînés pour diverses applications telles que la rédaction, la synthèse et la recherche sémantique.
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Le livre propose une approche visuellement éducative, rendant les concepts complexes accessibles. Il couvre l'architecture des modèles de langage Transformateur, qui excellent dans la génération et la représentation de texte. Les lecteurs apprendront à construire des pipelines LLM avancés pour le regroupement de documents textuels et l'exploration de sujets. De plus, le livre fournit des conseils sur la création de moteurs de recherche sémantique qui surpassent la recherche par mots-clés traditionnels, en utilisant des méthodes telles que la récupération dense et les réorganisateurs.
Les modèles génératifs sont explorés en profondeur, de l'ingénierie des invites à la génération augmentée par récupération. Le livre aborde également l'entraînement et l'optimisation des LLM pour des applications spécifiques grâce à des techniques telles que le fine-tuning de modèles génératifs, le fine-tuning contrastif et l'apprentissage contextuel.
Publié par O'Reilly Media, ce livre de première édition est prévu pour le 15 octobre 2024. Il compte 425 pages et mesure 7 x 0.87 x 9.19 pouces. Modèles de Langage de Grande Taille Pratiques est une ressource essentielle pour quiconque souhaite exploiter la puissance de l'IA dans la compréhension et la génération du langage.
- CatégoriePlateformes de machine learning
Détails du livre
Comprendre l'architecture des Transformateurs pour la génération de texte
Construire des pipelines LLM pour le regroupement de texte
Créer des moteurs de recherche sémantique au-delà de la recherche par mots-clés
Explorer les modèles génératifs de l'ingénierie des invites à la génération augmentée par récupération
Former et optimiser les LLM en utilisant des techniques de fine-tuning
Utiliser des modèles pré-entraînés pour la rédaction et la synthèse
Mettre en œuvre la recherche sémantique avec des méthodes de récupération dense
Acquérir des outils pratiques pour les capacités linguistiques de l'IA
À qui s'adresse ce livre
- Rédaction
- Synthèse
- Recherche Sémantique
- Regroupement de Texte
- Modèles Génératifs
