Guida rapida ai modelli linguistici di grandi dimensioni: Strategie e migliori pratiche per l'uso di Chatgpt e altri Llms

Recensioni dei lettori

Il libro “Quick Start Guide to Large Language Models” di Sinan è molto apprezzato per la sua capacità di semplificare gli argomenti complessi dell'IA e dei modelli linguistici avanzati per i lettori di qualsiasi provenienza. Offre consigli pratici, approfondimenti completi ed esempi chiari, che lo rendono particolarmente utile per i programmatori e per chi è alle prime armi. Tuttavia, alcuni lettori hanno riscontrato problemi con la qualità di stampa del libro e con la completezza della base di codice, il che ha portato a commenti contrastanti sulla sua utilità complessiva.

⬤ Offre spiegazioni chiare e accessibili di concetti complessi di LLM
⬤ include esempi pratici e applicazioni
⬤ è una risorsa preziosa sia per i principianti che per gli sviluppatori esperti
⬤ ben strutturato con utili guide alla codifica
⬤ consente ai lettori non tecnici di impegnarsi nelle discussioni sull'IA.

⬤ La scarsa qualità di stampa influisce sulla leggibilità
⬤ codice base incompleto o non aggiornato
⬤ alcuni lettori hanno ritenuto che il contenuto fosse superficiale o disarticolato
⬤ i diagrammi e le infografiche mancano di qualità e chiarezza
⬤ alcune recensioni hanno suggerito che potrebbe non fornire un approfondimento sufficiente per gli utenti avanzati.

(basato su 36 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using Chatgpt and Other Llms

Contenuto del libro:

La guida pratica, passo dopo passo, all'uso dei LLM su larga scala in progetti e prodotti.

I Large Language Models (LLM) come ChatGPT stanno dimostrando capacità mozzafiato, ma le loro dimensioni e la loro complessità hanno scoraggiato molti professionisti dall'applicarli. In Quick Start Guide to Large Language Models, Sinan Ozdemir, pioniere dei data scientist e imprenditore dell'AI, elimina questi ostacoli e fornisce una guida per lavorare, integrare e utilizzare gli LLM per risolvere problemi pratici.

Ozdemir raccoglie tutto ciò che serve per iniziare, anche se non si ha esperienza diretta con gli LLM: istruzioni passo-passo, best practice, casi di studio reali, esercizi pratici e altro ancora. Lungo il percorso, l'autore condivide informazioni sul funzionamento interno degli LLM per aiutarvi a ottimizzare la scelta del modello, i formati dei dati, i parametri e le prestazioni. Sul sito web allegato troverete altre risorse, tra cui set di dati di esempio e codice per lavorare con LLM open e closed-source come quelli di OpenAI (GPT-4 e ChatGPT), Google (BERT, T5 e Bard), EleutherAI (GPT-J e GPT-Neo), Cohere (la famiglia Command) e Meta (BART e la famiglia LLaMA).

⬤ Apprendere i concetti chiave: pre-training, transfer learning, fine-tuning, attenzione, embeddings, tokenization e altro ancora.

⬤ Usare le API e Python per mettere a punto e personalizzare gli LLM in base alle proprie esigenze.

⬤ Costruire un sistema completo di recupero di informazioni neurali/semantiche e collegarlo a LLM conversazionali per una generazione aumentata del recupero.

⬤ Padroneggiare tecniche avanzate di ingegneria del prompt, come la strutturazione dell'output, la catena del pensiero e il prompt semantico a pochi colpi.

⬤ Personalizzare gli embeddings LLM per costruire un motore di raccomandazione completo da zero con i dati degli utenti.

⬤ Costruire e mettere a punto architetture di trasformatori multimodali utilizzando LLM open source.

⬤ Allineare gli LLM usando il Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF).

⬤ Distribuire i prompt e gli LLM personalizzati e messi a punto nel cloud tenendo conto della scalabilità e delle pipeline di valutazione.

"Bilanciando il potenziale dei modelli open-source e closed-source, Quick Start Guide to Large Language Models si propone come una guida completa alla comprensione e all'utilizzo degli LLM, colmando il divario tra concetti teorici e applicazione pratica."

--Giada Pistilli, Principal Ethicist di HuggingFace.

"Una risorsa rinfrescante e stimolante. Ricca di indicazioni pratiche e spiegazioni chiare che vi faranno capire meglio questo nuovo incredibile campo".

--Pete Huang, autore di "Il neurone".

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