Carte Инженерство на големи езикови модели Helion 2024

Забележка: Това описание е преведено автоматично на български език.

Инженеринг на големи езикови модели. Ръководство за проектиране, обучение и внедряване на LLM

Тъй като популярността на големите езикови модели нараства, така нараства и търсенето на специалисти, които могат ефективно да ги внедрят в реални решения. LLM инженерингът е широк набор от задачи, изискващи уникална комбинация от знания от множество области. Подходът MLOps се оказва особено важен тук, като значително увеличава шансовете за успех в проекти, базирани на езикови модели.

Това изчерпателно ръководство ще ви покаже как да приложите най-добрите практики при работа с LLM. Ще намерите дискусия на ключови концепции, практически техники и съвети от експерти в областта на инженеринга на данни, фината настройка и оценката на модели, оптимизацията на извода, както и изграждането на мащабируеми конвейери за обработка. Стъпка по стъпка ще проследите как да реализирате конкретен продукт, интегрирайки различни аспекти на LLM инженеринга и методологията MLOps. Ще научите как да събирате и подготвяте данни, да настройвате фино модели за специфични приложения, да повишавате тяхната ефективност и да внедрявате решения, базирани на техниката RAG.

Най-интересните теми:

надеждни конвейери за данни и управление на жизнения цикъл на обучение на LLM модели
създаване и подобряване на езикови модели на практика
подходът MLOps – координиране на компоненти и мониторинг на подкани
контролирана фина настройка и оценка на модели
използване на облачни инструменти (напр. AWS) в мащабируеми внедрявания
практическо приложение на техниката за генериране с извличане (RAG)

Работи ли? Не е достатъчно. Трябва да работи добре!