Language Models kompakt (eBook)
197 Seiten
O'Reilly (Verlag)
978-3-96010-940-2 (ISBN)
Wenn Sie in die Welt der Large Language Models eintauchen wollen, hilft Ihnen dieses kompakte Buch dabei, das nötige Wissen aufzubauen, um das Innenleben von LLMs zu verstehen und erste praktische Erfahrungen zu sammeln. Es führt Schritt für Schritt in die Sprachmodellierung ein, beginnend mit Machine Learning und neuronalen Netzen über RNNs und Transformern bis zu aktuellen LLM-Architekturen. Effektive Prompt-Engineering-Techniken und das Finetuning der Modelle werden ebenfalls vorgestellt.
Bestseller-Autor Andriy Burkov – bekannt für seine »Hundred-Page«-Reihe zu Machine-Learning-Themen – macht die komplexen Ideen leicht zugänglich, indem er gut verständliche Erklärungen der Mathematik, zahlreiche Illustrationen und den Python-Code ausgewogen einsetzt. Auf der Website zum Buch finden Sie direkt ausführbare Codeschnipsel und PyTorch-Implementierungen in Jupyter Notebooks, die die Konzepte perfekt veranschaulichen.
Andriy Burkov hat einen Doktortitel in Künstlicher Intelligenz und ist ein anerkannter Experte für Machine Learning und Natural Language Processing. Bei Fujitsu und Gartner hat er zahlreiche produktionsreife KI-Projekte in verschiedenen Geschäftsbereichen erfolgreich geleitet. Seine Bücher wurden in zwölf Sprachen übersetzt und werden als Lehrbücher an vielen Universitäten weltweit verwendet. Seine Arbeit hat Millionen von Praktikern und Forschern im Bereich Machine Learning weltweit beeinflusst.
| Erscheint lt. Verlag | 24.9.2025 |
|---|---|
| Übersetzer | Frank Langenau |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Software Entwicklung |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | AI • Artificial Intelligence • Deep learning • KI • KI-Assistent • Künstliche Intelligenz • Large Language Models • LLM • machine learning • Natural Language Processing • Neuronale Netze • NLP • RNN • Transformer |
| ISBN-10 | 3-96010-940-7 / 3960109407 |
| ISBN-13 | 978-3-96010-940-2 / 9783960109402 |
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