Large Language Models Selbst Programmieren F?r Entwickler
Sprache: Deutsch
Verlag: Independently Published, 2026
- Softcover
- Neu

Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes KönigreichPBShop.store UK
Verkäufer:in bei ZVAB seit 11. Juni 1999
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Bestandsnummer des Verkäufers L2-9798258204165
- Titel
- Large Language Models Selbst Programmieren F?r Entwickler
- Autor
- Emmanuel Arinze
- Verlag
- Independently Published
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- PAP
- Sprache
- Deutsch
- ISBN-13
- 9798258204165
- Artikelgewicht
- 308 Gramm
Wie funktionieren moderne Sprachmodelle wirklich – und was wäre, wenn Sie nicht nur verstehen, sondern selbst eines entwickeln könnten?
Viele Entwickler stoßen irgendwann an denselben Punkt: Sie nutzen bestehende Tools, experimentieren mit APIs, erzielen brauchbare Ergebnisse – doch das grundlegende Verständnis bleibt oberflächlich. Die eigentliche Mechanik hinter leistungsstarken Modellen bleibt verborgen. Genau hier entsteht Frustration. Denn wer die Kontrolle nicht hat, kann auch keine echten Innovationen schaffen.
Dieses Buch schließt genau diese Lücke.
Es richtet sich an Entwickler, die mehr wollen als fertige Lösungen. An diejenigen, die verstehen möchten, wie ein Modell tatsächlich arbeitet – und die bereit sind, den nächsten Schritt zu gehen: ein eigenes System von Grund auf zu entwickeln.
Ohne unnötige Theorie, ohne abschweifende Erklärungen, sondern klar, praxisnah und strukturiert führt dieses Buch durch den gesamten Prozess. Von den ersten Daten bis zum funktionierenden Modell entsteht Schritt für Schritt ein tiefes, anwendbares Verständnis – begleitet von konkreten Codebeispielen und realistischen Szenarien.
Am Ende halten Sie nicht nur Wissen in der Hand, sondern die Fähigkeit, eigene Modelle gezielt zu entwickeln, anzupassen und weiterzuführen.
Was Sie in diesem Buch entdecken werden:
- Wie Sprachmodelle intern funktionieren – verständlich und ohne unnötige Komplexität
- Wie Sie Trainingsdaten sinnvoll aufbereiten und effizient nutzen
- Wie Tokenisierung und Embeddings tatsächlich umgesetzt werden
- Wie Transformer-Architekturen Schritt für Schritt aufgebaut sind
- Wie Sie ein eigenes GPT-ähnliches Modell mit Python und PyTorch entwickeln
- Wie Training, Optimierung und Fine-Tuning in der Praxis funktionieren
- Wie Sie typische Fehler vermeiden und die Modellleistung gezielt verbessern
- Wie Sie auch ohne High-End-Hardware leistungsfähige Ergebnisse erzielen
- Wie Sie Ihr Projekt sauber strukturieren und professionell weiterentwickeln
- Wie Sie aus Ihrem Modell ein echtes, nutzbares System machen
Dieses Buch ist kein schneller Überblick und kein oberflächlicher Einstieg. Es ist ein klar strukturierter Leitfaden für Entwickler, die bereit sind, tiefer zu gehen und sich echte Kompetenz aufzubauen.
Wenn Sie nicht länger nur Nutzer bleiben wollen, sondern verstehen und selbst gestalten möchten, dann ist dies der nächste logische Schritt.
Beginnen Sie jetzt – und entwickeln Sie das Wissen, das den Unterschied macht.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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