Приветствуем, Хабр.
Не секрет, что большие языковые модели и, в частности, трансформеры (GPT) серьезно повлияли на работу программиста, привели к автоматизации многих рутинных задач, значительно удешевили проверку концепций и эксперименты при разработке новых продуктов. Коренные изменения произошли не только в разработке, но и во взаимодействии пользователя с ботами, агентами, поисковыми системами. Промпт-инжиниринг буквально за полтора года превратился из искусства в ремесло, которое способен освоить и подросток. Мы хотим очертить ближайшие перспективы выхода книг из типографии и планы на обозримое будущее — на наших верфях и уже практически на стапелях готовится целый флот литературы, ориентированной на работу с искусственным интеллектом.
Как говорить с искусственным интеллектом. Книга Камиля Гадеева
В сентябре ждём из типографии книгу Камиля Гадеева @Kamil_GR «Промпт-инжиниринг и работа с LLM. Как говорить с искусственным интеллектом». Книга рассматривает принципы работы больших языковых моделей (LLM) и передовые методы промпт-инжиниринга. Изложена внутренняя логика работы нейронных сетей. Объяснено, почему возникают галлюцинации искусственного интеллекта и как контекстное окно влияет на качество ответов. Подробно разобраны структуры создания эффективных запросов (RCT, COSTAR), подходы к управлению генерацией через ролевые модели и ограничения. Значительная часть книги посвящена сложным концепциям: многошаговому рассуждению (CoT, ToT, ReAct), интеграции с внешними инструментами и генерации, дополненной поиском (RAG). ,Материал каждой главы закрепляется на практических примерах, включая применение ТРИЗ, для решения аналитических, творческих и стратегических задач с помощью ИИ.
Зерном для создания этой книги можно считать октябрьскую хабропубликацию Камиля Гадеева «Нарративный двигатель LLM. Критика промптинга». Автор рассматривает «мышление» LLM, «диалог» с LLM, а также позиционирует большие языковые модели как машину для переработки и интерпретации нарративов. Он объясняет, каким образом в ИИ возникают галлюцинации, а также как управлять выдачей искусственного интеллекта, чтобы она оставалась репрезентативной. Книга написана настолько доступно, что по подаче материала сближается с научно-популярной, но при этом остаётся прикладной и подкреплённой авторскими экспериментами и опытом. Ждите выхода из типографии и подробного обзора.
Трансформеры в действии. Книга Николь Кёнигштайн
Также в сентябре ожидаем выход переводной книги «Трансформеры в действии». Мы заключили договор на неё более двух лет назад, но она больше года пребывала в состоянии MEAP/Early Release, так как автор пыталась обновить её по ходу подготовки и успеть за индустрией. Выход в оригинале – ноябрь 2025. Книга рассказывает о трансформерах и больших языковых моделях в целом, уделяя особое внимание их проектированию и математическим основам. Вы узнаете, какую роль играет архитектура для достижения скорости работы, масштабирования языковых моделей и извлечения данных. Исследованы технология RAG и мультимодальные модели, а также самовнимание, тонкая настройка моделей, логический вывод (инференс), обучение с подкреплением, адаптация трансформеров к работе в реальных условиях. Также автор уделяет внимание расширению контекстного окна и файн-тюнингу моделей.
LLMOps на практике. Книга Никиты Горячева
Одной из наиболее драгоценных наших находок в области работы с искусственным интеллектом, добытых при кропотливом изучении Хабра, является бумажная версия LLM-book, написанная Никитой Горячевым @boramorka. Об авторе можно почитать здесь. Именно с анонсом бесплатной (пробной) версии своей книги Никита пришёл на Хабр через Песочницу в конце 2024 года. Сейчас редактура книги уже завершена, мы готовим обложку. В расширенной версии будут рассмотрены следующие темы:
-
Промпт‑инжиниринг и методы повышения качества ответов языковой модели
-
Работа с векторными представлениями (эмбеддингами) и семантическим поиском
-
Построение RAG‑систем и корпоративных баз знаний
-
Работа с системой LangChain
-
Оркестрация пайплайнов и автоматизация процессов
-
Агентные системы и интеграция внешних инструментов
-
Тонкая настройка и адаптация моделей под бизнес‑задачи
-
Системы памяти и персонализация
-
Развертывание и масштабирование моделей в производственных средах
-
Мультимодальные агентные приложения
-
Свободные модели с открытым исходным кодом и инференс на локальной машине
-
Практические кейсы разработки ИИ‑продуктов
Мы считаем, что такая книга давно назрела, так как рассказывает об LLMOps, а не о MLOps, но рассчитана, в том числе, и на специалистов, имеющих опыт MLOps. Книга охватывает весь современный стек LLM-разработки: от промпт-инжиниринга и генерации с дополненной выборкой (RAG) до агентных систем, памяти, мультимодальности и реальной производственной инфраструктуры. Материал будет полезен при работе с LangChain, векторными базами данных, при оценке качества моделей. Также книга познакомит вас с принципами построения масштабируемых ИИ-сервисов.
Математика для ИИ и машинного обучения: алгоритмы моделирования и симуляции на Python. Книга Игоря Воронцова и Вячеслава Лукьянчука
Рукопись этой книги сдана и ждёт своей очереди в литературную и техническую редактуру, к которой планируется приступить в течение августа или в начале сентября. Это фундаментальный труд, идея которого принадлежит Игорю Воронцову @master_program, а в нашем ассортименте рассчитана на ту же аудиторию, что и весьма успешная книга Халы Нельсон «Базовая математика для искусственного интеллекта». Книга Воронцова и Лукьянчука — вероятно, самая заметная алгоритмическая книга на русском языке, которая выйдет в текущем году. Не только потому, что это глубокий математический материал, а не промпт-инжиниринг или «проект на Python с нуля», но и потому, что весь сюжет книги основан на разборе симуляции БПЛА. Прибережём оглавление книги до премьеры, но процитируем авторское описание её концепции, предложенное нам перед заключением договора.
Предметом книги являются методы линейной алгебры, математического анализа, вычислительной математики, геометрической алгебры, машинного обучения и их практическое применение для сложного инженерного моделирования.
Книга ориентирована на программиста, студента технической специальности, студента-физика или прикладного математика, или инженера, имеющего базовые навыки программирования на Python.
Книга содержит как вводный материал по основным разделам вузовской математики, изложенный с нуля, так и продвинутые алгоритмы, необходимые для создания сложных физических симуляций и систем искусственного интеллекта.
Книга построена по принципу сквозного проекта. Читатель, приступая к изучению, применяет каждую новую математическую концепцию для пошаговой разработки цифрового симулятора беспилотного летательного аппарата (БПЛА).
Книга разбита на несколько “ступеней” в порядке увеличения сложности материала и логики разработки проекта: от создания статической геометрии до обучения автономного интеллектуального агента. При этом, многие темы излагаются на протяжении нескольких ступеней: начиная с базового введения и простых примеров, проходя через поэтапное усложнение, и заканчивая сложными задачами и алгоритмами.
Теоретический материал сопровождается разбором реальных инженерных задач, подробным анализом кода на Python, а также упражнениями для самостоятельного решения. Полные решения и исходный код симулятора выложены в виде исходных кодов в онлайн-репозитории, который будет приложен к книге.
Более отдаленные перспективы
Кроме того, мы получили готовую рукопись книги «Разработка агентных приложений» (370 страниц) от Владислава Светлакова @svetlakoff, ранее успешно дебютировавшего в нашем издательстве с книгой «Архитектура бэкенда. API для надежных корпоративных приложений». Мы заключили договор с Дмитрием Косаревским @dKosarevsky, автором книги о безопасных ИИ-агентах, пробный отрывок которой выложен здесь. Наконец, мы рассчитываем издать вторую книгу Дмитрия Малова @malovdmitrij, ранее написавшего для нас «Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство» (оценка на Ozon – 5/5 на основе 33 отзывов). В новой книге Дмитрий планирует подробно разобрать технологии RAG и KAG (Knowledge-Augmented Generation) на основе собственного наукоёмкого проекта, в рамках которого разрабатывается мобильное приложение.
В этом посте упомянуты не все авторы, с которыми мы ведём переговоры, и от которых мы рассчитываем получить рукописи, также упомянуты не все книги о работе с LLM, пока остающиеся в редакции или на стадии подготовки рукописей. Мы лишь хотели напомнить вам круг наших интересов, подсказать, какие темы из области искусственного интеллекта рассматриваем, а также подчеркнуть ценность ваших черновиков и заметок, многие из которых, вероятно, могут оформиться в полноценные передовые книги. Благодарим всех, кто с нами работает и почти готов работать, в особенности за внимание к нашим редакторским требованиям, терпеливое ожидание книг из типографии, русификацию рисунков и умение работать головой и руками, с минимальным привлечением LLM.
С разбором наиболее свежей переводной новинки из области LLM «Разработка приложений на базе больших языковых моделей» познакомим вас в понедельник.
Автор: BHV_publishing
