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Quick Start Guide to Large Language Models Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs (Final)
Author: Sinan Ozdemir
Year: 2024
Format: /RETAIL PDF EPUB
File size: 43.2 MB
Language: ENG
Year: 2024
Format: /RETAIL PDF EPUB
File size: 43.2 MB
Language: ENG
The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products. Large Language Models (LLMs) like ChatGPT are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. InQuick Start Guide to Large Language Models, pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems. Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, hands-on exercises, and more. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, parameters, and performance. You'll find even more resources on the companion website, including sample datasets and code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and ChatGPT), Google (BERT, T5, and Bard), EleutherAI (GPT-J and GPT-Neo), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family). Who is this book for, you ask? Well, my answer is simple: anyone who shares a curiosity about LLMs, the willing coder, the relentless learner. Whether you’re already entrenched in Machine Learning or you’re on the edge, dipping your toes into this vast ocean, this book is your guide, your map to navigate the waters of LLMs. However, I’ll level with you: To get the most out of this journey, having some experience with Machine Learning and Python will be incredibly beneficial.
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Praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Skalierung von LLM in Projekten und Produkten. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT zeigen aufregende Fähigkeiten, aber ihre Größe und Komplexität halten viele Praktiker davon ab, sie anzuwenden. InQuick Start Guide to Large Language Models, der bahnbrechende Datenspezialist und KI-Entrepreneur Sinan Özdemir nimmt diese Hürden und bietet LLM-Betriebs-, Integrations- und Bereitstellungsrichtlinien zur Lösung praktischer Probleme. Ozdemir vereint alles, was Sie brauchen, um loszulegen, auch wenn Sie keine direkte Erfahrung mit LLM haben: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Fallstudien aus der Praxis, praktische Übungen und vieles mehr. Auf dem Weg dorthin teilt er Informationen über das Innenleben von LLM, um Ihnen zu helfen, Ihre Modellauswahl, Datenformate, Parameter und Leistung zu optimieren. Auf der dazugehörigen Website finden Sie noch mehr Ressourcen, darunter Beispieldatensätze und Code für die Arbeit mit Open Source und Closed Source LLM, z. B. von OpenAI (GPT-4 und ChatGPT), Google (BERT, T5 und Bard), EleutherAI (GPT-J und GPT) Neo), Cohere (Command-Familie) und Meta (BART und LLaMA-Familie). Für wen ist dieses Buch, fragen Sie sich? Nun, meine Antwort ist einfach: Wer die Neugier auf LLM teilt, ist ein williger Coder, ein unerbittlicher Schüler. Wenn Sie bereits im maschinellen Lernen verwurzelt sind oder kurz davor stehen, Ihre Zehen in diesen riesigen Ozean zu tauchen, ist dieses Buch Ihr Leitfaden, Ihre Karte, um durch die Gewässer des LLM zu navigieren. Ich werde jedoch mit Ihnen gleichziehen: Um das Beste aus dieser Reise zu machen, wird es unglaublich hilfreich sein, einige Erfahrung mit Machine Learning und Python zu haben.
Guide pratique étape par étape pour l'échelle LLM dans les projets et les produits. Les modèles grand langage (LLM) comme ChatGPT montrent des capacités passionnantes, mais leur taille et leur complexité dissuadent de nombreux praticiens de les appliquer. InQuick Start Guide to Large Language Models, le spécialiste des données pionnier et entrepreneur en intelligence artificielle Sinan Ozdemir élimine ces obstacles et fournit des conseils sur la façon de travailler, d'intégrer et de déployer LLM pour résoudre des problèmes pratiques. Ozdemir combine tout ce dont vous avez besoin pour commencer, même si vous n'avez pas d'expérience directe avec LLM : instructions étape par étape, meilleures pratiques, études de cas réelles, exercices pratiques et bien plus encore. En cours de route, il partage des informations sur le fonctionnement interne de LLM pour vous aider à optimiser votre choix de modèle, vos formats de données, vos paramètres et vos performances. Sur le site Web associé, vous trouverez encore plus de ressources, y compris des exemples de jeux de données et de code pour travailler avec LLM OpenAI et fermé, par exemple, OpenAI (GPT-4 et ChatGPT), Google (BERT, T5 et Bard), EleutherAI (GPT-J) et GPT-Neo), Cohere (famille Command) et Meta (BART et famille LLaMA). Pour qui est ce livre, demandez-vous ? Eh bien, ma réponse est simple : celui qui partage la curiosité sur LLM, qui veut un codeur, un élève implacable. Que vous soyez déjà enraciné dans l'apprentissage automatique ou que vous soyez à la limite en plongeant vos orteils dans cet immense océan, ce livre est votre guide, votre carte pour naviguer dans les eaux LLM. Cependant, je vais vous égaler : pour profiter au maximum de ce voyage, avoir une certaine expérience avec Machine Learning et Python sera incroyablement utile.
Guida pratica alla scalabilità di LLM in progetti e prodotti. I modelli di grandi lingue (LLM), come ad esempio il ChatGPT, dimostrano capacità eccitanti, ma la loro dimensione e complessità impediscono a molti professionisti di applicarli. InQuick Start Guide to Grand Language Models, un innovativo esperto di dati e imprenditore di intelligenza artificiale, Sinan Ozdemir, elimina questi ostacoli e fornisce una guida al lavoro, all'integrazione e all'implementazione di LLM per risolvere i problemi pratici. Ozdemir unisce tutto il necessario per iniziare a lavorare, anche se non si dispone di esperienza diretta con LLM: istruzioni passo passo, migliori pratiche, studi di caso reali, esercizi pratici e molto altro. Condivide le informazioni sul funzionamento interno di LLM per aiutarti a ottimizzare la selezione del modello, i formati di dati, i parametri e le prestazioni. Sul sito web associato troverete ancora più risorse, tra cui campioni di dataset e codice per lavorare con LLM con codice sorgente aperto e chiuso, ad esempio da OpenAI (GPT-4 e ChatGPT), Google (BERT, T5 e Bard), EleutherAI (GPT-J e GPT-Neo), Co here (famiglia Command) e Meta (BART e famiglia LLaMA). Per chi è questo libro, chiedete? Beh, la mia risposta è semplice, chiunque condivida la curiosità sulla LLM, vuole un coder, uno studente incessante. Se sei già radicato nell'apprendimento automatico o sei al limite immergendo le dita dei piedi in questo vasto oceano, questo libro è il tuo manuale, la tua mappa per navigare sulle acque LLM. Tuttavia, sarò uguale a voi, per trarre il massimo vantaggio da questo viaggio, avere qualche esperienza con Machine Learning e Python sarà incredibilmente utile.
Guia passo a passo prático para escalar a LLM em projetos e produtos. Modelos de grandes línguas (LLM), como o ChatGPT, mostram habilidades emocionantes, mas seu tamanho e complexidade mantêm muitos praticantes fora de sua aplicação. InQuick Start Guide to Grand Language Models, o inovador especialista em dados e empreendedor de inteligência artificial Sinan Ozdemir elimina esses obstáculos e fornece um manual de trabalho, integração e implementação da LLM para resolver problemas práticos. Ozdemir reúne tudo o que precisa para começar a trabalhar, mesmo que você não tenha experiência imediata com LLM: instruções passo a passo, melhores práticas, estudos de caso reais, exercícios práticos e muito mais. Ele compartilha informações sobre o funcionamento interno do LLM para ajudá-lo a otimizar a seleção de modelo, formatos de dados, parâmetros e desempenho. No site associado você vai encontrar mais recursos, incluindo amostras de conjuntos de dados e código para lidar com LLM de código aberto e fechado, como OpenAI (GPT-4 e ChatGPT), Google (BERT, T5 e Bard), EleutherAI (GPT-J e GPT-Neo), CoT here (família Command) e Metá (BART e família LLaMA). Para quem é este livro, pergunta-me? Bem, a minha resposta é simples, qualquer um que partilhe uma curiosidade sobre a LLM, quer um codificador, um aluno incansável. Se você já está enraizado no aprendizado de máquinas ou no limite, mergulhando os dedos dos pés neste enorme oceano, este livro é o seu manual, o seu mapa para navegar nas águas LLM. No entanto, vou ser igual a você, para tirar o máximo proveito desta viagem, ter alguma experiência com o Machine Learning e Python será incrivelmente útil.
The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products. Large Language Models (LLMs) like ChatGPT are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. InQuick Start Guide to Large Language Models, pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems. Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, hands-on exercises, and more. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, parameters, and performance. You'll find even more resources on the companion website, including sample datasets and code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and ChatGPT), Google (BERT, T5, and Bard), EleutherAI (GPT-J and GPT-Neo), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family). Who is this book for, you ask? Well, my answer is simple: anyone who shares a curiosity about LLMs, the willing coder, the relentless learner. Whether you’re already entrenched in Machine Learning or you’re on the edge, dipping your toes into this vast ocean, this book is your guide, your map to navigate the waters of LLMs. However, I’ll level with you: To get the most out of this journey, having some experience with Machine Learning and Python will be incredibly beneficial.
Практическое пошаговое руководство по масштабированию LLM в проектах и продуктах. Модели больших языков (LLM), такие как ChatGPT, демонстрируют захватывающие способности, но их размер и сложность удерживают многих практиков от их применения. InQuick Start Guide to Large Language Models, новаторский специалист по данным и предприниматель в области искусственного интеллекта Синан Оздемир устраняет эти препятствия и предоставляет руководство по работе, интеграции и развертыванию LLM для решения практических проблем. Ozdemir объединяет все, что вам нужно для начала работы, даже если у вас нет прямого опыта работы с пошаговыми инструкциями LLM, передовым опытом, практическими примерами, практическими упражнениями и многим другим. Попутно он делится информацией о внутренней работе LLM, чтобы помочь вам оптимизировать выбор модели, форматы данных, параметры и производительность. На сопутствующем веб-сайте вы найдете еще больше ресурсов, включая образцы наборов данных и код для работы с LLM с открытым и закрытым исходным кодом, например, из OpenAI (GPT-4 и ChatGPT), Google (BERT, T5 и Bard), EleutherAI (GPT-J и GPT-Neo) , Cohere (семейство Command) и Meta (BART и семейство LLaMA). Для кого эта книга, вы спрашиваете Ну, мой ответ простой любой, кто разделяет любопытство о LLM, желающих кодер, неустанный ученик. Если вы уже укоренились в машинном обучении или находитесь на грани, погружая пальцы ног в этот огромный океан, эта книга - ваше руководство, ваша карта для навигации по водам LLM. Тем не менее, я буду равняться с вами Чтобы извлечь максимум пользы из этого путешествия, иметь некоторый опыт работы с машинным обучением и Python будет невероятно полезно.
Guía paso a paso práctica para escalar LLM en proyectos y productos. Los modelos de lenguajes grandes (LLM), como ChatGPT, muestran habilidades emocionantes, pero su tamaño y complejidad disuaden a muchos practicantes de aplicarlos. InQuick Start Guide to Large Language Models, pionera especialista en datos y emprendedora en inteligencia artificial, Sinan Ozdemir elimina estos obstáculos y proporciona una guía de trabajo, integración e implementación de LLM para resolver problemas prácticos. Ozdemir reúne todo lo que necesita para comenzar, incluso si no tiene experiencia directa con LLM: instrucciones paso a paso, mejores prácticas, estudios de casos reales, ejercicios prácticos y mucho más. En el camino, comparte información sobre el funcionamiento interno de LLM para ayudarle a optimizar la selección de modelos, formatos de datos, parámetros y rendimiento. En el sitio web asociado encontrará aún más recursos, incluyendo conjuntos de datos de muestra y código para trabajar con LLM de código abierto y cerrado, como OpenAI (GPT-4 y ChatGPT), Google (BERT, T5 y Bard), EleutherAPT I (GPT-J y GPT-Neo), Cohere (familia Comando) y Meta (familia BART y LLaMA). ¿Para quién es este libro, pregunta? Bueno, mi respuesta es simple: cualquiera que comparta una curiosidad sobre la LLM, un codificador dispuesto, un aprendiz implacable. Si ya estás enraizado en el aprendizaje automático o estás al borde de sumergir los dedos de los pies en este inmenso océano, este libro es tu guía, tu mapa para navegar por las aguas del LLM. Sin embargo, te igualaré: para aprovechar al máximo este viaje, tener alguna experiencia con Machine Learning y Python será increíblemente útil.
Praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Skalierung von LLM in Projekten und Produkten. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT zeigen aufregende Fähigkeiten, aber ihre Größe und Komplexität halten viele Praktiker davon ab, sie anzuwenden. InQuick Start Guide to Large Language Models, der bahnbrechende Datenspezialist und KI-Entrepreneur Sinan Özdemir nimmt diese Hürden und bietet LLM-Betriebs-, Integrations- und Bereitstellungsrichtlinien zur Lösung praktischer Probleme. Ozdemir vereint alles, was Sie brauchen, um loszulegen, auch wenn Sie keine direkte Erfahrung mit LLM haben: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Fallstudien aus der Praxis, praktische Übungen und vieles mehr. Auf dem Weg dorthin teilt er Informationen über das Innenleben von LLM, um Ihnen zu helfen, Ihre Modellauswahl, Datenformate, Parameter und Leistung zu optimieren. Auf der dazugehörigen Website finden Sie noch mehr Ressourcen, darunter Beispieldatensätze und Code für die Arbeit mit Open Source und Closed Source LLM, z. B. von OpenAI (GPT-4 und ChatGPT), Google (BERT, T5 und Bard), EleutherAI (GPT-J und GPT) Neo), Cohere (Command-Familie) und Meta (BART und LLaMA-Familie). Für wen ist dieses Buch, fragen Sie sich? Nun, meine Antwort ist einfach: Wer die Neugier auf LLM teilt, ist ein williger Coder, ein unerbittlicher Schüler. Wenn Sie bereits im maschinellen Lernen verwurzelt sind oder kurz davor stehen, Ihre Zehen in diesen riesigen Ozean zu tauchen, ist dieses Buch Ihr Leitfaden, Ihre Karte, um durch die Gewässer des LLM zu navigieren. Ich werde jedoch mit Ihnen gleichziehen: Um das Beste aus dieser Reise zu machen, wird es unglaublich hilfreich sein, einige Erfahrung mit Machine Learning und Python zu haben.
Guide pratique étape par étape pour l'échelle LLM dans les projets et les produits. Les modèles grand langage (LLM) comme ChatGPT montrent des capacités passionnantes, mais leur taille et leur complexité dissuadent de nombreux praticiens de les appliquer. InQuick Start Guide to Large Language Models, le spécialiste des données pionnier et entrepreneur en intelligence artificielle Sinan Ozdemir élimine ces obstacles et fournit des conseils sur la façon de travailler, d'intégrer et de déployer LLM pour résoudre des problèmes pratiques. Ozdemir combine tout ce dont vous avez besoin pour commencer, même si vous n'avez pas d'expérience directe avec LLM : instructions étape par étape, meilleures pratiques, études de cas réelles, exercices pratiques et bien plus encore. En cours de route, il partage des informations sur le fonctionnement interne de LLM pour vous aider à optimiser votre choix de modèle, vos formats de données, vos paramètres et vos performances. Sur le site Web associé, vous trouverez encore plus de ressources, y compris des exemples de jeux de données et de code pour travailler avec LLM OpenAI et fermé, par exemple, OpenAI (GPT-4 et ChatGPT), Google (BERT, T5 et Bard), EleutherAI (GPT-J) et GPT-Neo), Cohere (famille Command) et Meta (BART et famille LLaMA). Pour qui est ce livre, demandez-vous ? Eh bien, ma réponse est simple : celui qui partage la curiosité sur LLM, qui veut un codeur, un élève implacable. Que vous soyez déjà enraciné dans l'apprentissage automatique ou que vous soyez à la limite en plongeant vos orteils dans cet immense océan, ce livre est votre guide, votre carte pour naviguer dans les eaux LLM. Cependant, je vais vous égaler : pour profiter au maximum de ce voyage, avoir une certaine expérience avec Machine Learning et Python sera incroyablement utile.
Guida pratica alla scalabilità di LLM in progetti e prodotti. I modelli di grandi lingue (LLM), come ad esempio il ChatGPT, dimostrano capacità eccitanti, ma la loro dimensione e complessità impediscono a molti professionisti di applicarli. InQuick Start Guide to Grand Language Models, un innovativo esperto di dati e imprenditore di intelligenza artificiale, Sinan Ozdemir, elimina questi ostacoli e fornisce una guida al lavoro, all'integrazione e all'implementazione di LLM per risolvere i problemi pratici. Ozdemir unisce tutto il necessario per iniziare a lavorare, anche se non si dispone di esperienza diretta con LLM: istruzioni passo passo, migliori pratiche, studi di caso reali, esercizi pratici e molto altro. Condivide le informazioni sul funzionamento interno di LLM per aiutarti a ottimizzare la selezione del modello, i formati di dati, i parametri e le prestazioni. Sul sito web associato troverete ancora più risorse, tra cui campioni di dataset e codice per lavorare con LLM con codice sorgente aperto e chiuso, ad esempio da OpenAI (GPT-4 e ChatGPT), Google (BERT, T5 e Bard), EleutherAI (GPT-J e GPT-Neo), Co here (famiglia Command) e Meta (BART e famiglia LLaMA). Per chi è questo libro, chiedete? Beh, la mia risposta è semplice, chiunque condivida la curiosità sulla LLM, vuole un coder, uno studente incessante. Se sei già radicato nell'apprendimento automatico o sei al limite immergendo le dita dei piedi in questo vasto oceano, questo libro è il tuo manuale, la tua mappa per navigare sulle acque LLM. Tuttavia, sarò uguale a voi, per trarre il massimo vantaggio da questo viaggio, avere qualche esperienza con Machine Learning e Python sarà incredibilmente utile.
Guia passo a passo prático para escalar a LLM em projetos e produtos. Modelos de grandes línguas (LLM), como o ChatGPT, mostram habilidades emocionantes, mas seu tamanho e complexidade mantêm muitos praticantes fora de sua aplicação. InQuick Start Guide to Grand Language Models, o inovador especialista em dados e empreendedor de inteligência artificial Sinan Ozdemir elimina esses obstáculos e fornece um manual de trabalho, integração e implementação da LLM para resolver problemas práticos. Ozdemir reúne tudo o que precisa para começar a trabalhar, mesmo que você não tenha experiência imediata com LLM: instruções passo a passo, melhores práticas, estudos de caso reais, exercícios práticos e muito mais. Ele compartilha informações sobre o funcionamento interno do LLM para ajudá-lo a otimizar a seleção de modelo, formatos de dados, parâmetros e desempenho. No site associado você vai encontrar mais recursos, incluindo amostras de conjuntos de dados e código para lidar com LLM de código aberto e fechado, como OpenAI (GPT-4 e ChatGPT), Google (BERT, T5 e Bard), EleutherAI (GPT-J e GPT-Neo), CoT here (família Command) e Metá (BART e família LLaMA). Para quem é este livro, pergunta-me? Bem, a minha resposta é simples, qualquer um que partilhe uma curiosidade sobre a LLM, quer um codificador, um aluno incansável. Se você já está enraizado no aprendizado de máquinas ou no limite, mergulhando os dedos dos pés neste enorme oceano, este livro é o seu manual, o seu mapa para navegar nas águas LLM. No entanto, vou ser igual a você, para tirar o máximo proveito desta viagem, ter alguma experiência com o Machine Learning e Python será incrivelmente útil.
The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products. Large Language Models (LLMs) like ChatGPT are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. InQuick Start Guide to Large Language Models, pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems. Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, hands-on exercises, and more. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, parameters, and performance. You'll find even more resources on the companion website, including sample datasets and code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and ChatGPT), Google (BERT, T5, and Bard), EleutherAI (GPT-J and GPT-Neo), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family). Who is this book for, you ask? Well, my answer is simple: anyone who shares a curiosity about LLMs, the willing coder, the relentless learner. Whether you’re already entrenched in Machine Learning or you’re on the edge, dipping your toes into this vast ocean, this book is your guide, your map to navigate the waters of LLMs. However, I’ll level with you: To get the most out of this journey, having some experience with Machine Learning and Python will be incredibly beneficial.
Практическое пошаговое руководство по масштабированию LLM в проектах и продуктах. Модели больших языков (LLM), такие как ChatGPT, демонстрируют захватывающие способности, но их размер и сложность удерживают многих практиков от их применения. InQuick Start Guide to Large Language Models, новаторский специалист по данным и предприниматель в области искусственного интеллекта Синан Оздемир устраняет эти препятствия и предоставляет руководство по работе, интеграции и развертыванию LLM для решения практических проблем. Ozdemir объединяет все, что вам нужно для начала работы, даже если у вас нет прямого опыта работы с пошаговыми инструкциями LLM, передовым опытом, практическими примерами, практическими упражнениями и многим другим. Попутно он делится информацией о внутренней работе LLM, чтобы помочь вам оптимизировать выбор модели, форматы данных, параметры и производительность. На сопутствующем веб-сайте вы найдете еще больше ресурсов, включая образцы наборов данных и код для работы с LLM с открытым и закрытым исходным кодом, например, из OpenAI (GPT-4 и ChatGPT), Google (BERT, T5 и Bard), EleutherAI (GPT-J и GPT-Neo) , Cohere (семейство Command) и Meta (BART и семейство LLaMA). Для кого эта книга, вы спрашиваете Ну, мой ответ простой любой, кто разделяет любопытство о LLM, желающих кодер, неустанный ученик. Если вы уже укоренились в машинном обучении или находитесь на грани, погружая пальцы ног в этот огромный океан, эта книга - ваше руководство, ваша карта для навигации по водам LLM. Тем не менее, я буду равняться с вами Чтобы извлечь максимум пользы из этого путешествия, иметь некоторый опыт работы с машинным обучением и Python будет невероятно полезно.
Guía paso a paso práctica para escalar LLM en proyectos y productos. Los modelos de lenguajes grandes (LLM), como ChatGPT, muestran habilidades emocionantes, pero su tamaño y complejidad disuaden a muchos practicantes de aplicarlos. InQuick Start Guide to Large Language Models, pionera especialista en datos y emprendedora en inteligencia artificial, Sinan Ozdemir elimina estos obstáculos y proporciona una guía de trabajo, integración e implementación de LLM para resolver problemas prácticos. Ozdemir reúne todo lo que necesita para comenzar, incluso si no tiene experiencia directa con LLM: instrucciones paso a paso, mejores prácticas, estudios de casos reales, ejercicios prácticos y mucho más. En el camino, comparte información sobre el funcionamiento interno de LLM para ayudarle a optimizar la selección de modelos, formatos de datos, parámetros y rendimiento. En el sitio web asociado encontrará aún más recursos, incluyendo conjuntos de datos de muestra y código para trabajar con LLM de código abierto y cerrado, como OpenAI (GPT-4 y ChatGPT), Google (BERT, T5 y Bard), EleutherAPT I (GPT-J y GPT-Neo), Cohere (familia Comando) y Meta (familia BART y LLaMA). ¿Para quién es este libro, pregunta? Bueno, mi respuesta es simple: cualquiera que comparta una curiosidad sobre la LLM, un codificador dispuesto, un aprendiz implacable. Si ya estás enraizado en el aprendizaje automático o estás al borde de sumergir los dedos de los pies en este inmenso océano, este libro es tu guía, tu mapa para navegar por las aguas del LLM. Sin embargo, te igualaré: para aprovechar al máximo este viaje, tener alguna experiencia con Machine Learning y Python será increíblemente útil.
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