Book Description: Quick Start Guide to Large Language Models Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs AddisonWesley Data and Analytics Series The world is witnessing an unprecedented technological revolution, and the development of large language models (LLMs) has been one of its most significant milestones. These models have demonstrated breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. In "Quick Start Guide to Large Language Models pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away these obstacles and provides a comprehensive guide to working with LLMs, integrating and deploying them to solve practical problems. This book offers step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, handson exercises, and more, helping readers optimize model choice, data formats, parameters, and performance. The book begins by exploring the inner workings of LLMs, providing insights into their mechanics and helping readers understand how to optimize model selection, pretraining, transfer learning, finetuning, attention embeddings, tokenization, and more. It covers open-source LLMs such as OpenAI GPT4 and ChatGPT, Google BERT, T5, and Bard EleutherAI, the Command family, and Meta BART, as well as the LLaMA family.

Краткое руководство по большим языковым моделям Стратегии и лучшие практики использования ChatGPT и других LLM Серия AddisonWesley Data and Analytics Мир переживает беспрецедентную технологическую революцию, и разработка больших языковых моделей (LLM) была одной из ее самых значительных вех. Эти модели продемонстрировали захватывающие способности, но их размер и сложность удержали многих практиков от их применения. В «Кратком руководстве по моделям больших языков» новаторский специалист по данным и предприниматель в области искусственного интеллекта Синан Оздемир устраняет эти препятствия и предоставляет исчерпывающее руководство по работе с LLM, интегрируя и развертывая их для решения практических проблем. Эта книга содержит пошаговые инструкции, передовые практики, практические примеры, практические упражнения и многое другое, помогая читателям оптимизировать выбор модели, форматы данных, параметры и производительность. Книга начинается с изучения внутренней работы LLM, предоставляя понимание их механики и помогая читателям понять, как оптимизировать выбор модели, предварительное обучение, передать обучение, тонкую настройку, вложение внимания, токенизацию и многое другое. Он охватывает LLM с открытым исходным кодом, такие как OpenAI GPT4 и ChatGPT, Google BERT, T5 и Bard EleutherAI, семейство Command и Meta BART, а также семейство LLaMA.

Guide rapide des grands modèles linguistiques Stratégies et meilleures pratiques d'utilisation de ChatGPT et d'autres LLM La série AddisonWesley Data and Analytics monde connaît une révolution technologique sans précédent et le développement de grands modèles linguistiques (LLM) a été l'un de ses plus importants jalons. Ces modèles ont démontré des capacités passionnantes, mais leur taille et leur complexité ont dissuadé de nombreux praticiens de les appliquer. Dans le « Guide rapide des modèles de grandes langues », nan Ozdemir, spécialiste des données et entrepreneur pionnier en intelligence artificielle, supprime ces obstacles et fournit un guide complet pour travailler avec LLM en les intégrant et en les déployant pour résoudre des problèmes pratiques. Ce livre contient des instructions pas à pas, des meilleures pratiques, des exemples pratiques, des exercices pratiques et bien plus encore, aidant les lecteurs à optimiser le choix du modèle, les formats de données, les paramètres et les performances. livre commence par une étude du travail interne de LLM, en fournissant une compréhension de leur mécanique et en aidant les lecteurs à comprendre comment optimiser le choix du modèle, l'apprentissage préalable, la transmission de l'apprentissage, le réglage fin, la mise en évidence, la tokenisation et bien plus encore. Il couvre les LLM open source comme OpenAI GPT4 et ChatGPT, Google BERT, T5 et Bard EleutherAI, la famille Command et Meta BART, ainsi que la famille LLaMA.

Guía rápida sobre grandes modelos lingüísticos Estrategias y mejores prácticas de uso de ChatGPT y otros LLM AddisonWesley Data and Analytics Series mundo está experimentando una revolución tecnológica sin precedentes y el desarrollo de grandes modelos lingüísticos (LLM) ha sido uno de sus más hitos significativos. Estos modelos han demostrado habilidades emocionantes, pero su tamaño y complejidad han disuadido a muchos practicantes de aplicarlos. En el 'Manual breve sobre modelos de grandes lenguajes', el pionero especialista en datos y emprendedor en inteligencia artificial nan Ozdemir elimina estos obstáculos y proporciona una guía exhaustiva para trabajar con LLM, integrándolos y desplegándolos para resolver problemas prácticos. Este libro contiene instrucciones paso a paso, mejores prácticas, ejemplos prácticos, ejercicios prácticos y mucho más, ayudando a los lectores a optimizar la selección de modelos, formatos de datos, parámetros y rendimiento. libro comienza con un estudio del funcionamiento interno de la LLM, proporcionando una comprensión de sus mecánicas y ayudando a los lectores a entender cómo optimizar la elección del modelo, el aprendizaje previo, la transmisión del aprendizaje, el ajuste sutil, la inversión de atención, la tokenización y más. Cubre LLM de código abierto como OpenAI GPT4 y ChatGPT, Google BERT, T5 y Bard EleutherAI, la familia Command y Meta BART, y la familia LLaMA.

Breve guida ai grandi modelli linguistici Strategie e alle migliori pratiche per l'uso di e altri LLM Serie Data and Analytics Il mondo sta vivendo una rivoluzione tecnologica senza precedenti e lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è stato uno dei suoi più importanti cardini. Questi modelli hanno dimostrato capacità affascinanti, ma la loro dimensione e complessità hanno tenuto lontani molti professionisti. Nella Breve Guida ai modelli di grandi lingue, nan Ozdemir, un innovativo esperto di dati e imprenditore di intelligenza artificiale, elimina questi ostacoli e fornisce una guida completa alla gestione di LLM, integrandoli e implementandoli per risolvere i problemi pratici. Questo libro fornisce istruzioni dettagliate, best practice, esempi pratici, esercizi pratici e altro ancora, aiutando i lettori a ottimizzare la scelta del modello, i formati di dati, i parametri e le prestazioni. Il libro inizia studiando il lavoro interno di LLM, fornendo una comprensione della loro meccanica e aiutando i lettori a capire come ottimizzare la scelta del modello, l'apprendimento preliminare, trasmettere l'apprendimento, la configurazione sottile, l'investimento di attenzione, la tornizzazione e molto altro ancora. Copre i sistemi open source LLM, come GPT4 e , Google BERT, T5 e Bard , la famiglia Command e Meta BART e la famiglia .

Quick Start Big Language Models Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLM AddisonWesley Data and Analytics Series Die Welt erlebt eine beispiellose technologische Revolution und die Entwicklung von Big Language Models (LLM) war einer ihrer wichtigsten Meilensteine. Diese Modelle zeigten aufregende Fähigkeiten, aber ihre Größe und Komplexität hielten viele Praktiker davon ab, sie anzuwenden. nan Özdemir, ein wegweisender Datenwissenschaftler und Unternehmer für künstliche Intelligenz, geht in seinem „Kurzführer für große Sprachmodelle“ auf diese Hürden ein und bietet eine umfassende Anleitung zum Umgang mit LLM, indem er sie integriert und einsetzt, um praktische Probleme zu lösen. Dieses Buch enthält Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, praktische Beispiele, praktische Übungen und mehr und hilft den sern, ihre Modellauswahl, Datenformate, Parameter und istung zu optimieren. Das Buch beginnt damit, das Innenleben des LLM zu untersuchen, Einblicke in seine Mechanik zu geben und den sern zu helfen, zu verstehen, wie sie die Modellauswahl optimieren, Vorschulung durchführen, rnen vermitteln, Feinabstimmung, Aufmerksamkeitsinvestition, Tokenisierung und mehr. Es umfasst Open-Source-LLMs wie OpenAI GPT4 und ChatGPT, Google BERT, T5 und Bard EleutherAI, die Command- und Meta-BART-Familie sowie die LLaMA-Familie.

''

Quick Guide to Large Language Models Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLM The AddisonWesley Data and Analytics Series Dünya benzeri görülmemiş bir teknolojik devrimden geçiyor ve büyük dil modellerinin (LLM) gelişimi en önemli kilometre taşlarından biri olmuştur. Bu modeller heyecan verici yetenekler gösterdi, ancak boyutları ve karmaşıklığı birçok uygulayıcının bunları uygulamasını engelledi. "A Quick Guide to Big Language Models" (Büyük Dil Modellerine Hızlı Bir Rehber) adlı kitabında öncü veri bilimcisi ve yapay zeka girişimcisi nan Özdemir bu engelleri ele alıyor ve pratik problemleri çözmek için bunları entegre ederek ve dağıtarak LLM ile çalışmak için kapsamlı bir rehber sunuyor. Bu kitap, okuyucuların model seçimini, veri biçimlerini, parametreleri ve performansı optimize etmelerine yardımcı olmak için adım adım talimatlar, en iyi uygulamalar, vaka çalışmaları, uygulamalı alıştırmalar ve daha fazlasını sağlar. Kitap, LLM'lerin iç işleyişini keşfederek, mekanikleri hakkında fikir vererek ve okuyucuların model seçimini nasıl optimize edeceklerini, ön eğitimi, öğrenmeyi, ince ayarı, dikkat yatırımını, tokenizasyonu ve daha fazlasını nasıl ileteceklerini anlamalarına yardımcı olarak başlar. OpenAI GPT4 ve ChatGPT, Google BERT, T5 ve Bard EleutherAI, Command ve Meta BART ailesi ve LLaMA ailesi gibi açık kaynaklı LLM'leri kapsar.

دليل سريع لاستراتيجيات النماذج اللغوية الكبيرة وأفضل الممارسات لاستخدام ChatGPT وغيرها من LLM سلسلة بيانات وتحليلات AddisonWesley يمر العالم بثورة تكنولوجية غير مسبوقة، وكان تطوير نماذج لغوية كبيرة (LLMs) أحد أهم معالمها. أظهرت هذه النماذج قدرات مثيرة، لكن حجمها وتعقيدها منعا العديد من الممارسين من تطبيقها. في «دليل سريع لنماذج اللغات الكبيرة»، يعالج عالم البيانات الرائد ورائد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي سنان أوزدمير هذه العقبات ويوفر دليلًا شاملاً للعمل مع LLM من خلال دمجها ونشرها لحل المشكلات العملية. يقدم هذا الكتاب تعليمات خطوة بخطوة، وأفضل الممارسات، ودراسات الحالة، والتمارين العملية، والمزيد لمساعدة القراء على تحسين اختيار النموذج، وتنسيقات البيانات، والمعايير، والأداء. يبدأ الكتاب باستكشاف الأعمال الداخلية لـ LLMs، وتوفير نظرة ثاقبة على آلياتهم ومساعدة القراء على فهم كيفية تحسين اختيار النموذج، والتدريب المسبق، ونقل التعلم، والضبط الدقيق، والاستثمار الانتباهي، والترميز، والمزيد. يغطي LLMs مفتوحة المصدر مثل OpenAI GPT4 و ChatGPT و Google BERT و T5 و Bard EleutherAI وعائلة Command و Meta BART وعائلة LLaM.