Цю книгу оцінюватимуть практикуючі: аналітики даних та інженери машинного навчання. Він описує різні архітектури трансформаторів - від перших основних моделей до останніх досягнень генеративного штучного інтелекту. Читаючи, ви вивчите початкові моделі навчання та налаштування LLM, а також працюєте над різними випадками використання. Ви дізнаєтесь такі проблеми, як галюцинації та загрози конфіденційності, а потім дізнаєтесь, як їх полегшувати. У книзі також показано, як підвищити точність моделей LLM та отримати більше контролю над результатами, які вони генерують. Були також цікаві деталі про генеративні моделі на основі трансформаторів, відео моделей та мультимодальних архітектур, а також опису найкращих практик.

Найцікавіші теми:

• "Початкові моделі тренувань та настройки LLM
• Платформи: обіймати обличчя, Otnai та Google Vertex AI
• Токенізатори та найкращі попередні обробки даних про обробку мови
• Бертвіз, вапна та шапка
• Відео та багатомодальні моделі на основі трансформаторів: кліп, DALL -E 2 GPT -4V

Штучний інтелект, який бачить і каже -подивіться, як це працює!