Large Language Models selbst programmieren

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Zustand: Gut
Preis:
Verkaufspreis€22,00 Regulärer Preis€39,90

Beschreibung

Raschka, Sebastian
Large Language Models selbst programmieren

ISBN: 9783988890443


Mit Python und PyTorch ein eigenes LLM entwickeln
Übersetzung:Langenau, Frank
Kartoniert,
dpunkt
(2025)

Herstelleradresse

dpunkt.verlag GmbH

Wieblinger Weg 17|69123|Heidelberg|DE


E-Mail: niethammer@dpunkt.de

Kartoniert, 414 S.
Sprache: Deutsch
230 mm

Gewicht: 770 g


Neue Ware, Mängelexemplar, Zustand: gut

Retourware: wegen minimaler Lagerspuren und Transportschäden
(wie leichte Kratzer) als Mängelexemplar gekennzeichnet.

Text vom Verlag

Der Bestseller aus den USA jetzt in deutscher Übersetzung der ideale Einstieg in das Thema Large Language Models Auf dem eigenen Laptop entwickeln, trainieren und tunen Sie ein LLM, das mit GPT-2 vergleichbar ist, und bekommen dadurch einen tiefen Einblick in die Funktionsweise von LLMs Bestsellerautor Sebastian Raschka erklärt die Grundlagen und die Vorgehensweise Schritt für Schritt und sehr gut verständlich

Dieses Buch ist eine spannende Reise in die Blackbox der Generativen KI: Ohne auf bestehende LLM-Bibliotheken zurückzugreifen, programmieren Sie ein LLM-Basismodell im GPT-Stil auf dem eigenen Rechner. Sie entwickeln es zu einem Textklassifikator weiter und erstellen schließlich einen Chatbot, der Ihren Anweisungen folgt und den Sie als persönlichen KI-Assistenten verwenden können. Jeder Schritt wird mit klaren Beschreibungen, Diagrammen und Beispielen erklärt.

Auf diese Weise eignen Sie sich aktiv und ganz praktisch grundlegendes Wissen zur aktuell wichtigsten KI-Technologie an - denn Sie haben Ihren Chatbot selbst gebaut! Während Sie die einzelnen Phasen der LLM-Erstellung durchlaufen, entwickeln Sie eine klarere Vorstellung davon, wie LLMs unter der Haube funktionieren.

Sie erfahren, wie Sie
alle Bestandteile eines LLMs planen und programmieren einen für das LLM-Training geeigneten Datensatz vorbereiten das LLM mit Ihren eigenen Daten optimieren Feedback nutzen, um sicherzustellen, dass das LLM Ihren Anweisungen folgt vortrainierte Gewichte in das LLM laden

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