Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs | Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs
Sprache: Englisch
Verlag: Pearson, 2023
- Softcover
- Neu

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Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs | Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs | Sinan Ozdemir | Taschenbuch | Addison-Wesley Data & Analytic | Englisch | 2023 | Pearson | EAN 9780138199197 | Verantwortliche Person für die EU: Pearson, St.-Martin-Str. 82, 81541 München, salesde[at]pearson[dot]com | Anbieter: preigu.
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- Titel
- Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs | Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs
- Autor
- Sinan Ozdemir
- Verlag
- Pearson
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0138199191
- ISBN-13
- 9780138199197
- Artikelgewicht
- 499 Gramm
- Abmessungen
- 232 x 178 x 16 mm
- Serie
- Buch 14 von 14: Addison-Wesley Data & Analytics
- Verkäuferkataloge
- Bücher
The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products
Large Language Models (LLMs) like ChatGPT are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. In Quick Start Guide to Large Language Models , pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems.
Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, hands-on exercises, and more. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, parameters, and performance. You'll find even more resources on the companion website, including sample datasets and code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and ChatGPT), Google (BERT, T5, and Bard), EleutherAI (GPT-J and GPT-Neo), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family).
- Learn key concepts: pre-training, transfer learning, fine-tuning, attention, embeddings, tokenization, and more
- Use APIs and Python to fine-tune and customize LLMs for your requirements
- Build a complete neural/semantic information retrieval system and attach to conversational LLMs for retrieval-augmented generation
- Master advanced prompt engineering techniques like output structuring, chain-ofthought, and semantic few-shot prompting
- Customize LLM embeddings to build a complete recommendation engine from scratch with user data
- Construct and fine-tune multimodal Transformer architectures using opensource LLMs
- Align LLMs using Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF)
- Deploy prompts and custom fine-tuned LLMs to the cloud with scalability and evaluation pipelines in mind
"By balancing the potential of both open- and closed-source models, Quick Start Guide to Large Language Models stands as a comprehensive guide to understanding and using LLMs, bridging the gap between theoretical concepts and practical application."
-- Giada Pistilli , Principal Ethicist at HuggingFace
"A refreshing and inspiring resource. Jam-packed with practical guidance and clear explanations that leave you smarter about this incredible new field."
-- Pete Huang , author of The Neuron
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Über die Autorin bzw. den Autor
Sinan Ozdemir is currently the founder and CTO of Shiba Technologies. Sinan is a former lecturer of Data Science at Johns Hopkins University and the author of multiple textbooks on data science and machine learning. Additionally, he is the founder of the recently acquired Kylie.ai, an enterprise-grade conversational AI platform with RPA capabilities. He holds a master's degree in Pure Mathematics from Johns Hopkins University and is based in San Francisco, CA.
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Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.
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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
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Ausschluss- bzw. Erlöschensgründe
Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Verträgen
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- zur Lieferung von Waren, die schnell verderben können oder deren Verfallsdatum schnell überschritten würde;
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Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen
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- zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
- zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.
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