- BrainTools - https://www.braintools.ru -

Книга: «Строим LLM с нуля»

Книга: «Строим LLM с нуля» - 1

Привет, Хаброжители!

Говорят, что физик Ричард Фейнман однажды сказал: «Я не понимаю того, чего не могу создать». Основываясь на этом же важном принципе, автор бестселлеров Себастьян Рашка шаг за шагом ведет вас к созданию LLM в стиле GPT, которую вы сможете запустить на своем ноутбуке. Это увлекательная книга, которая охватывает каждый этап процесса — от планирования и кодирования до обучения [1] и тонкой настройки.

«Строим LLM с нуля» — это чрезвычайно занимательное путешествие в основы генеративного ИИ. Не полагаясь на существующие библиотеки LLM, вы реализуете в коде базовую модель, превратите ее в классификатор текста и в конечном счете создадите чат-бот, который сможет следовать вашим инструкциям в диалоге. И вы действительно поймете LLM, потому что создали ее сами!

В этой книге:

• План создания с нуля LLM, сравнимой с GPT-2.
• Загрузка предварительно обученных весов.
• Создание полного конвейера обучения.
• Тонкая настройка LLM для классификации текста.
• Разработка LLM, которая следует инструкциям человека.

Читателям понадобятся базовые знания Python и понимание основ машинного обучения. Созданная вами LLM будет работать на любом современном ноутбуке и при необходимости может использовать графические процессоры.

Кому следует прочитать эту книгу

Книга предназначена для приверженцев машинного обучения, инженеров, исследователей, студентов и практиков, которые хотят получить глубокое представление о том, как работают LLM, и научиться создавать собственные модели с нуля. Как новички, так и опытные разработчики, применяя уже имеющиеся навыки и знания, смогут понять концепции и методы, используемые при создании LLM.

Отличие этой книги от других состоит в том, что в ней подробно описан весь процесс создания большой языковой модели: от работы с наборами данных до реализации архитектуры модели, предварительного обучения на неразмеченных данных и тонкой настройки для конкретных задач. На момент написания книги ни один другой ресурс не предлагает такого полного и практического подхода к созданию LLM с нуля.

Чтобы понять примеры кода в данной книге, вы должны хорошо разбираться в программировании на Python. Знакомство с машинным обучением, глубоким обучением и искусственным интеллектом [2] (ИИ) может быть полезным, однако обширные знания в этих областях не требуются. Большие языковые модели — уникальное подмножество ИИ, поэтому, даже если вы новичок в области LLM, вы сумеете разобраться в материале этой книги.

Если у вас есть опыт [3] работы с глубокими нейронными сетями, то некоторые концепции могут показаться вам более знакомыми, поскольку LLM основаны на этих моделях. Однако знание PyTorch не является обязательным. В приложении A представлено краткое введение в PyTorch, которое поможет вам освоить навыки, необходимые для понимания примеров кода в книге.

Понимание математики [4] на уровне средней школы, особенно работа с векторами и матрицами, может быть полезным при изучении внутреннего устройства LLM. Тем не менее ключевые концепции и идеи, представленные в этой книге, не требуют глубоких математических знаний.

Самое важное — наличие опыта программирования на Python. Обладая им, вы будете хорошо подготовлены к изучению больших языковых моделей и сможете понять концепции и примеры кода, представленные в книге.

«По-настоящему вдохновляет и мотивирует вас применять свои новые навыки на практике».

— Бенджамин Мускалла, старший инженер, GitHub

«Самое понятное и исчерпывающее объяснение языковых моделей на данный момент!»

— Кэмерон Вульф, старший научный [5] сотрудник Netflix

«Себастьян сочетает глубокие знания с практическими инженерными навыками и умением простым языком объяснять сложные вещи. Это именно то руководство, которое вам нужно!»

— Чип Хьюен, автор книги AI Engineering

«Определенно актуальная книга. Настоятельно рекомендую!»

— Доктор Вахид Мирджалили, старший аналитик, FM Global

Об авторе
Книга: «Строим LLM с нуля» - 2

Себастьян Рашка

PhD, более десяти лет работает в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Известен своими бестселлерами, посвященными машинному обучению на Python, и вкладом в открытый исходный код.

Себастьян — штатный инженер-исследователь в Lightning AI, специализирующийся на обучении и внедрении больших языковых моделей. До работы в этой компании был доцентом кафедры статистики в Университете Висконсин-Мэдисон, где занимался исследованиями в области глубокого обучения. Подробнее о Себастьяне можно узнать по адресу https://sebastianraschka.com [6].

Ознакомиться с оглавлением
Книга: «Строим LLM с нуля» - 3
Книга: «Строим LLM с нуля» - 4
Книга: «Строим LLM с нуля» - 5
Книга: «Строим LLM с нуля» - 6
Книга: «Строим LLM с нуля» - 7
Полистать отрывок
Книга: «Строим LLM с нуля» - 8
Книга: «Строим LLM с нуля» - 9
Книга: «Строим LLM с нуля» - 10
Книга: «Строим LLM с нуля» - 11
Книга: «Строим LLM с нуля» - 12
Книга: «Строим LLM с нуля» - 13
Книга: «Строим LLM с нуля» - 14
Книга: «Строим LLM с нуля» - 15
Книга: «Строим LLM с нуля» - 16
Книга: «Строим LLM с нуля» - 17

Приобрести книгу «Строим LLM с нуля» можно на нашем сайте [7].

По факту оплаты бумажной версии книги на e‑mail высылается электронная книга.
Для Хаброжителей скидка 25% по купону — LLM

Автор: ph_piter

Источник [8]


Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru

Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/21035

URLs in this post:

[1] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125

[2] интеллектом: http://www.braintools.ru/article/7605

[3] опыт: http://www.braintools.ru/article/6952

[4] математики: http://www.braintools.ru/article/7620

[5] научный: http://www.braintools.ru/article/7634

[6] https://sebastianraschka.com: https://sebastianraschka.com

[7] на нашем сайте: https://www.piter.com/collection/new/product/stroim-llm-s-nulya?utm_source=habr&utm_medium=post&utm_campaign=manning&utm_content=stroim-llm-s-nulya&utm_term=book3

[8] Источник: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/958724/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=958724

www.BrainTools.ru

Rambler's Top100