Praxisbuch Large Language Models : Sprache mit KI verarbeiten und generieren / Jay Alammar, Maarten Grootendorst, Marcus Fraaß.

Format:

Book

Author/Creator:

Alammar, Jay, author.

Grootendorst, Maarten, author.

Fraaß, Marcus, author.

Language:

German

Subjects (All):

Machine learning.

Transformers (Fictitious characters).

Physical Description:

1 online resource (448 pages)

Edition:

1st ed.

Place of Publication:

Heidelberg : O'Reilly Verlag, 2025.

Summary:

Alle Werkzeuge und Techniken für die praktische Arbeit mit LLMs Das Handbuch für das intuitive Verständnis von LLMs: Mit zahlreichen Visualisierungen, die Konzepte schnell zugänglich machen Themen sind die Sprachverarbeitung - Textklassifikation, Suche oder Cluster - und die Sprachgenerierung - vom Prompt Engineering bis zur Retrieval Augmented Generation (RAG) Die Autoren haben mit ihren beliebten Blogs Millionen von Entwickler*innen geholfen, Machine Learning und KI zu verstehen Diese umfassende und anschauliche Einführung in die Welt der LLMs beschreibt sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch konkrete Anwendungen und nützliche Tools. Tauchen Sie ein in das Innenleben von LLMs und erforschen Sie ihre Architekturen, Einsatzbereiche, Trainingsmethoden und Feintuning-Techniken. Mit seiner einzigartigen Mischung aus Intuitionsbildung, Praxisbezug und illustrativem Stil ist dieses Buch die ideale Ausgangsbasis für alle, die die spannenden Möglichkeiten von LLMs erkunden möchten. Sie lernen, vortrainierte Transformer-LLMs von Hugging Face zu nutzen, beispielsweise für die Sentiment-Analyse, das Text Clustering oder das Topic Modeling. Das Themenspektrum umfasst weiterhin das Prompt Engineering, den Einsatz des LangChain-Frameworks, Semantic Search und RAG-Techniken sowie multimodale LLMs. Fortgeschrittene Aufgaben wie das Training und die Optimierung der Modelle runden das Buch ab. Um den Lernprozess zu erleichtern und Ihnen zu ermöglichen, die Beispiele direkt praktisch auszuprobieren, stellen die Autoren den gesamten Code des Buchs auf Google Colab zur Verfügung.

Contents:

BEGINN

Lob für »Praxiseinstieg Large Language Models«

Titel

Inhalt

Vorwort

Einleitung

Leserkreis und Voraussetzungen

Wie man an dieses Buch herangeht

Aufbau dieses Buchs

Was unterscheidet dieses Buch von anderen?

Codebeispiele

In diesem Buch verwendete Konventionen

Zusammenfassung

Danksagung

Teil I: Einführung in Large Language Models

Kapitel 1: Überblick über Large Language Models

Kapitel 2: Semantische Suche mit LLMs

Kapitel 3: Erstes Prompt Engineering und ein Chatbot mit ChatGPT

Teil II: Das Beste aus LLMs herausholen

Kapitel 4: LLMs mit individuellem Feintuning optimieren

Kapitel 5: Fortgeschrittenes Prompt Engineering

Kapitel 6: Embeddings und Modellarchitekturen anpassen

Teil III: Fortgeschrittene LLM-Nutzung

Kapitel 7: Jenseits der Basismodelle: LLMs kombinieren

Kapitel 8: Feintuning fortgeschrittener Open-Source-LLMs

Kapitel 9: LLMs in die Produktion überführen

Teil IV: Anhänge

Anhang A: LLM-FAQs

Anhang B: LLM-Glossar

Anhang C: Archetypen von LLM-Anwendungen

Index

Über den Autor

Kolophon.

Notes:

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

ISBN:

3-96010-932-6

3-96010-931-8

9783960109310

OCLC:

1548623234