Hands-On-Large-Language-Models

O nástroji

Hands-On Large Language Models je komerčně prodávaná kniha (vydavatel O'Reilly, 2024) s téměř 300 vlastními ilustracemi, která na cca 425 stranách vysvětluje fungování velkých jazykových modelů – od tokenů, embeddingů a transformer architektury přes prompt engineering a sémantické vyhledávání až po retrieval-augmented generation (RAG), multimodální LLM a fine-tuning. Určena je čtenářům se znalostí Pythonu a základů strojového učení, od začátečníků po pokročilé. K publikaci existuje veřejně dostupný GitHub repozitář s ukázkovým kódem, který lze spouštět zdarma přes Google Colab s T4 GPU (16GB VRAM), na kterém byly příklady testovány, nebo lokálně. Samotná kniha je placená (dostupná např. přes Amazon nebo O'Reilly), zatímco doprovodný kód je zdarma k použití. Autory jsou Jay Alammar, Director a Engineering Fellow v Cohere a autor populárního AI blogu vysvětlujícího koncepty jako Transformers, BERT nebo GPT-3, a Maarten Grootendorst, Senior Clinical Data Scientist v IKNL a tvůrce open-source knihoven BERTopic, PolyFuzz a KeyBERT. Knihu doporučují mimo jiné Andrew Ng (DeepLearning.AI) a Nils Reimers (Cohere, tvůrce sentence-transformers).

Klíčové vlastnosti

• přes 275 vlastních ilustrací vysvětlujících koncepty LLM
• doprovodný kód na GitHubu spustitelný zdarma
• příklady testované na Google Colab s T4 GPU
• pokrývá tokeny, embeddingy, transformer architekturu a RAG
• kapitoly o multimodálních LLM a fine-tuningu
• od autorů blogu vysvětlujícího Transformers, BERT a GPT-3

Časté dotazy

Kategorie