Капоне
Администратор
- Регистрация
- 1 Апр 2015
- Сообщения
- 150.513
- Реакции
- 465.805
Складчина: [БХВ] Разработка приложений на базе больших языковых моделей [Пай Сухас]
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области. Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Для архитекторов ПО, Для специалистов по ИИ, разработчиков, технических руководителей
Большие языковые модели (LLM) показали себя мощным инструментом решения самых разных задач и закономерно привлекли внимание бизнеса. Но путь от прототипа к работающему продукту редко бывает гладким. Эта книга помогает пройти его, вооружая читателя методологией, инструментарием и практическими примерами, необходимыми для создания полноценных приложений на основе языковых моделей.
В книге даны конкретные рекомендации по внедрению LLM в реальные сценарии, подробно разобраны типичные проблемы и отказы. Читатель познакомится с внутренним устройством языковых моделей, освоит методы их настройки и дообучения, а также изучит современные подходы — RAG (генерация с дополненной выборкой), интеллектуальные агенты и другие.
Прочитав книгу, вы сможете:
Подготавливать наборы данных для обучения и дообучения (тонкой настройки)
Выработать интуитивное понимание архитектуры трансформера и ее вариаций
Адаптировать предобученные модели к собственным задачам и сценариям
Применять эффективные методы дообучения, доменной адаптации и оптимизации вывода
Интегрировать языковые модели с внешними инструментами, данными и существующими программными системами
Формат: PDF скан
Стоимость: неизвестно
СЛИВЫ КУРСОВ
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области. Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Для архитекторов ПО, Для специалистов по ИИ, разработчиков, технических руководителей
Большие языковые модели (LLM) показали себя мощным инструментом решения самых разных задач и закономерно привлекли внимание бизнеса. Но путь от прототипа к работающему продукту редко бывает гладким. Эта книга помогает пройти его, вооружая читателя методологией, инструментарием и практическими примерами, необходимыми для создания полноценных приложений на основе языковых моделей.
В книге даны конкретные рекомендации по внедрению LLM в реальные сценарии, подробно разобраны типичные проблемы и отказы. Читатель познакомится с внутренним устройством языковых моделей, освоит методы их настройки и дообучения, а также изучит современные подходы — RAG (генерация с дополненной выборкой), интеллектуальные агенты и другие.
Прочитав книгу, вы сможете:
Подготавливать наборы данных для обучения и дообучения (тонкой настройки)
Выработать интуитивное понимание архитектуры трансформера и ее вариаций
Адаптировать предобученные модели к собственным задачам и сценариям
Применять эффективные методы дообучения, доменной адаптации и оптимизации вывода
Интегрировать языковые модели с внешними инструментами, данными и существующими программными системами
Формат: PDF скан
Стоимость: неизвестно
СЛИВЫ КУРСОВ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Когнитивно-поведенческая терапия: мастерство и эффективность. Модуль 3 [Тариф Слушатель] [Юлия Горячева, Патриция Резик, Эдна Фоа]
- Пирог Крусто с курицей и грибами [Coup de Coeur] [Елена Скрыган] [Повтор]
- Самый актуальный гайд по Еревану весна-лето 2026 [travelAsk]
- Преодоление травмы [Лилия Король]
- Женский таз [Тариф "С авторскими вебинарами"] [Маргарита Морозова]
- Афформации. Программирование личной жизни [Dark Psychologist]