Recenzie čitateľov
Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 51 hlasoch.
Pôvodný názov:
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition: Explore Generative AI and Large Language Models with Hugging Face, C
Obsah knihy:
Definitívny sprievodca LLM, od architektúr, predtrénovania a jemného ladenia až po Retrieval Augmented Generation (RAG), multimodálnu generatívnu AI, riziká a implementácie s ChatGPT Plus s GPT-4, Hugging Face a Vertex AI
Kľúčové funkcie:
- Porovnajte a porovnajte viac ako 20 modelov (vrátane GPT-4, BERT a Llama 2) a viacero platforiem a knižníc, aby ste našli správne riešenie pre svoj projekt
- Aplikovať RAG s LLM pomocou vlastných textov a vložených textov
- Zmierniť riziká LLM, ako sú halucinácie, pomocou modelov moderovania a báz znalostí
- Zakúpenie tlačenej knihy alebo knihy pre Kindle zahŕňa bezplatnú elektronickú knihu vo formáte PDF
Popis knihy: Kniha je určená pre všetkých, ktorí sa venujú problematike LLM:
Tretie vydanie knihy Transformátory na spracovanie prirodzeného jazyka a počítačové videnie skúma architektúry, aplikácie a rôzne platformy (Hugging Face, OpenAI a Google Vertex AI) používané na spracovanie prirodzeného jazyka a počítačové videnie. Kniha vás prevedie rôznymi transformačnými architektúrami až po najnovšie Foundation Models a Generative AI. Budete predtrénovať a dolaďovať LLM a pracovať s rôznymi prípadmi použitia, od sumarizácie až po implementáciu systémov odpovedajúcich na otázky s technikami vyhľadávania založenými na vkladaní. Dozviete sa aj o rizikách LLM, od halucinácií a zapamätávania až po ochranu súkromia, a o tom, ako tieto riziká zmierniť pomocou modelov moderovania s bázami pravidiel a znalostí. Implementujete Retrieval Augmented Generation s LLM, aby ste zvýšili presnosť svojich modelov a získali väčšiu kontrolu nad výstupmi LLM. Ponoríte sa do generatívnych transformátorov videnia a multimodálnych modelových architektúr a vytvoríte aplikácie, napríklad klasifikátory obrazu a videa na text. Pokračujte ďalej kombinovaním rôznych modelov, platforiem a učením sa o replikácii agentov umelej inteligencie. Táto kniha vám poskytne pochopenie architektúr transformátorov, predtrénovania, jemného ladenia, prípadov použitia LLM a osvedčených postupov.
Čo sa naučíte:
- Rozdelenie a pochopenie architektúr modelov Original Transformer, BERT, GPT, T5, PaLM, ViT, CLIP a DALL-E
- Doladiť modely BERT, GPT a PaLM 2
- Oboznámiť sa s rôznymi tokenizátormi a osvedčenými postupmi na predspracovanie jazykových údajov
- Predtrénujte model RoBERTa od začiatku
- Implementujte rozšírené generovanie vyhľadávania a bázy pravidiel na zmiernenie halucinácií
- Vizualizujte činnosť modelu transformátora na získanie hlbších poznatkov pomocou aplikácií BertViz, LIME a SHAP
- Hlbšie preskúmajte videnie transformátorov pomocou programov CLIP, DALL-E 2, DALL-E 3 a GPT-4V
Pre koho je táto kniha určená:
Táto kniha je ideálna pre NLP a CV inžinierov, softvérových vývojárov, dátových vedcov, inžinierov strojového učenia a technických lídrov, ktorí chcú rozvíjať svoje zručnosti v oblasti LLM a generatívnej AI alebo skúmať najnovšie trendy v tejto oblasti. Na úplné pochopenie prípadov použitia a príkladov kódu sa vyžaduje znalosť jazyka Python a konceptov strojového učenia. Vďaka príkladom využívajúcim používateľské rozhrania LLM, promptné inžinierstvo, tvorbu modelov bez kódu je však táto kniha skvelá pre každého, kto je zvedavý na revolúciu v oblasti AI.
