Large Language Models A Deep Dive Bridging Theory and Practice The world we live in today is vastly different from the one our parents or grandparents grew up in. Technology has advanced at such a rapid pace that it's hard to keep up with all the changes. One area that has seen tremendous growth and development is language models. These models have become increasingly popular over the past few years due to their ability to generate human-like text based on input provided to them. But what exactly are these models, how do they work, and why are they so important? This book takes a deep dive into large language models, bridging theory and practice to provide readers with a comprehensive understanding of these powerful tools. The book begins by exploring the history of language models, tracing their origins back to the early days of computer science when researchers first began experimenting with machine learning algorithms. From there, it delves into the various types of language models available today, including recurrent neural networks (RNNs), transformer models, and generative adversarial networks (GANs). Each type of model is explained in detail, highlighting its strengths and weaknesses, as well as real-world applications where they have been successfully implemented. Next, the book dives into the nitty-gritty details of how these models actually work. Readers will learn about the different architectures used in language models, such as encoder-decoder structures and attention mechanisms, and how they enable the models to process and generate text.

Модели больших языков Теория и практика глубокого погружения Мост Мир, в котором мы живем сегодня, значительно отличается от того, в котором выросли наши родители или бабушки и дедушки. Технологии продвинулись настолько быстрыми темпами, что угнаться за всеми изменениями сложно. Одной из областей, в которой наблюдается огромный рост и развитие, являются языковые модели. Эти модели становятся все более популярными в последние несколько лет благодаря их способности генерировать человекоподобный текст на основе предоставленных им входных данных. Но что именно это за модели, как они работают и почему они так важны? Эта книга делает глубокое погружение в большие языковые модели, соединяя теорию и практику, чтобы дать читателям всестороннее понимание этих мощных инструментов. Книга начинается с изучения истории языковых моделей, прослеживая их происхождение с ранних дней информатики, когда исследователи впервые начали экспериментировать с алгоритмами машинного обучения. Оттуда он углубляется в различные типы языковых моделей, доступных сегодня, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), модели-трансформеры и генеративные состязательные сети (GAN). Каждый тип модели подробно объясняется, подчеркивая его сильные и слабые стороны, а также реальные приложения, где они были успешно реализованы. Далее книга погружается в изящные детали того, как эти модели работают на самом деле. Читатели узнают о различных архитектурах, используемых в языковых моделях, таких как структуры кодер-декодер и механизмы внимания, а также о том, как они позволяют моделям обрабатывать и генерировать текст.

''