Kako ChatGPT pomaže u izboru knjige, analizirajući sadržaje
Vreme je da objavimo novu knjigu o veštaćkoj inteligeniciji. Tema koja nas posebno interesuje je LLM ili veliki jezički modeli.
Osnovno o LLM-ovima
Veliki jezički modeli (LLM-ovi) su vrsta veštačke inteligencije koja se koristi za obradu i generisanje prirodnog jezika. Oni su trenirani na ogromnim skupovima tekstualnih podataka, što im omogućava da razumeju, interpretiraju i proizvode ljudski jezik na način koji je često prirodan i tečan.
Ključne karakteristike LLM-ova uključuju:
Razumevanje konteksta: LLM-ovi mogu da razumeju i odgovore na upite na način koji uzima u obzir prethodni kontekst razgovora ili teksta.
Generisanje teksta: Sposobni su da generišu koherentne i relevantne tekstove, što ih čini korisnim u aplikacijama kao što su pisanje članaka, kreiranje dijaloga i drugo.
Prilagodljivost: Mogu se prilagoditi različitim stilovima pisanja i temama.
Primena u različitim oblastima: Koriste se u širokom spektru primena, uključujući ali ne ograničavajući se na chatbotove, analizu sentimenta, automatsko prevođenje jezika, pomoć u pisanju i mnoge druge.
Veliki jezički modeli kao što su GPT-3 i GPT-4 od OpenAI su primeri LLM-ova koji koriste tehnike dubokog učenja, posebno transformatorske mreže, za obradu i generisanje teksta. Njihova sposobnost da obrade ogromne količine podataka omogućava im da razumeju nijanse ljudskog jezika i proizvedu visokokvalitetne tekstove.
Tri knjige su u užem izboru
1. Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
2. Generative AI with LangChain: Build large language model (LLM) apps with Python, ChatGPT and other LLMs
3. Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications 1st Edition
Prvo smo od ChatGPT-a tražili da nam prevede osnovne podatke o svakoj knjizi.
Prva knjiga za analizu
Praktični, korak-po-korak vodič za korišćenje LLM-ova u projektima i proizvodima na veliko
Veliki jezički modeli (LLM-ovi) poput ChatGPT-a pokazuju zadivljujuće sposobnosti, ali njihova veličina i složenost su odvratili mnoge praktičare od primene. U "Quick Start Guide to Large Language Models", pionirski naučnik podataka i preduzetnik u oblasti veštačke inteligencije Sinan Ozdemir otklanja te prepreke i pruža vodič za rad, integraciju i primenu LLM-ova za rešavanje praktičnih problema.
Ozdemir objedinjuje sve što vam je potrebno da biste počeli, čak i ako nemate direktno iskustvo sa LLM-ovima: korak-po-korak uputstva, najbolje prakse, studije slučajeva iz stvarnog sveta, praktične vežbe i još mnogo toga. Usput, deli uvide o unutrašnjem funkcionisanju LLM-ova kako biste optimizovali izbor modela, formate podataka, parametre i performanse. Na pratećem vebsajtu ćete pronaći još više resursa, uključujući uzorke skupova podataka i kod za rad sa LLM-ovima otvorenog i zatvorenog koda poput onih od OpenAI (GPT-4 i ChatGPT), Google (BERT, T5 i Bard), EleutherAI (GPT-J i GPT-Neo), Cohere (Command familija) i Meta (BART i LLaMA familija).
Naučite ključne koncepte: pretreniranje, transfer učenje, fino podešavanje, pažnja, ugrađivanja, tokenizacija i još mnogo toga Koristite API-je i Python za fino podešavanje i prilagođavanje LLM-ova vašim zahtevima Izgradite kompletan sistem za neuronsko/semantičko pretraživanje informacija i povežite ga sa konverzacionim LLM-ovima za generaciju uz pomoć pretraživanja Ovladajte naprednim tehnikama inženjeringa upita kao što su strukturiranje izlaza, razmišljanje u nizu i semantičko podsticanje s nekoliko primera Prilagodite ugrađivanja LLM-ova za izgradnju kompletnog sistema za preporuke od nule sa korisničkim podacima Konstruišite i fino podešavajte multimodalne Transformer arhitekture koristeći LLM-ove otvorenog koda Uskladite LLM-ove koristeći Učenje pojačanjem od Ljudskog i AI povratnih informacija (RLHF/RLAIF) Primite upite i prilagođene fino podešene LLM-ove u oblak sa skalabilnošću i evaluacionim cevovodima na umu "Balansirajući potencijal kako modela otvorenog, tako i zatvorenog koda, 'Quick Start Guide to Large Language Models' stoji kao sveobuhvatan vodič za razumevanje i korišćenje LLM-ova, prevazilazeći jaz između teorijskih koncepata i praktične primene. " --Giada Pistilli, glavni etičar u HuggingFace
"Osvežavajući i inspirativan resurs. Prepun praktičnih uputstava i jasnih objašnjenja koja vas čine pametnijima o ovom neverovatnom novom polju. " --Pete Huang, autor knjige "The Neuron"
Druga knjiga za analizu
Upoznajte se sa LangChain okvirom za razvoj aplikacija spremnih za produkciju, uključujući agente i lične asistente, integraciju sa pretragom na vebu i izvršavanjem koda.
Kupovina štampane ili Kindle knjige uključuje besplatan PDF e-knjigu
Ključne Karakteristike Naučite kako da iskoristite sposobnosti LLM-ova i prevaziđete njihove urođene slabosti Zaronite u svet LLM-ova sa LangChain-om i detaljnim istraživanjem njihovih osnova, etičkih dimenzija i izazova primene Postanite bolji u korišćenju ChatGPT-a i GPT modela, od heuristika i treninga do skalabilne primene, osnažujući vas da pretvorite ideje u stvarnost Opis Knjige ChatGPT i GPT modeli OpenAI-a izazvali su revoluciju u načinu na koji razmišljamo o svetu ― i ne samo u tome kako pišemo i istražujemo, već i u tome kako možemo obraditi informacije.
Ova knjiga raspravlja o funkcionisanju, sposobnostima i ograničenjima LLM-ova uključujući ChatGPT i Bard. Takođe demonstrira kako koristiti LangChain okvir za implementaciju aplikacija spremnih za produkciju zasnovanih na ovim modelima, kao što su agenti i lični asistenti, i integrisati sa drugim alatima kao što su pretrage na vebu i izvršavanje koda.
Kako budete napredovali kroz poglavlja, koristićete transformer modele i raznovrsne mehanizme pažnje, usavršavajući složen proces obuke i fino podešavanja. Upoznaćete se sa vođenjem odluka zasnovanih na podacima sa automatizovanom analizom i vizualizacijom koristeći pandas i Python. Takođe ćete detaljnije pogledati heuristike kako koristiti ove modele, upite, trening i fino podešavanje, i primenu na veliko.
Do trenutka kada završite ovu knjigu, imaćete duboko razumevanje šta čini LLM-ove i kako ih najbolje iskoristiti.
Šta ćete naučiti Steknite razumevanje LLM-ova i njihovih pravnih implikacija Razumite transformer modele i različite mehanizme pažnje Obučite i fino podesite LLM-ove i upoznajte se sa alatima za njihovo korišćenje Izgradite aplikacije sa LangChain-om poput sistema za odgovaranje na pitanja i chatbotova Implementirajte automatizovanu analizu podataka i vizualizaciju sa pandas i Python-om Shvatite inženjering upita kako biste poboljšali upite i strategije evaluacije Primijenite LLM-ove kao servis sa LangChain-om Privatno komunicirajte sa vašim dokumentima bez curenja podataka koristeći ChatGPT Za Koga Je Knjiga Knjiga je namenjena programerima, istraživačima i svima koji su zainteresovani za učenje više o LLM-ovima. Bez obzira da li ste početnik ili iskusni programer, ova knjiga će biti dragocen resurs ako želite da maksimalno iskoristite LLM-ove i ostanete ispred krive u oblasti LLM-ova i LangChain-a. Osnovno poznavanje Pythona je preduslov, dok će neko prethodno iskustvo sa mašinskim učenjem pomoći da lakše pratite.
Treća knjiga za analizu
Naučite kako da gradite isplative aplikacije koristeći Velike Jezičke Modele
U knjizi "Rešenja Zasnovana na Velikim Jezičkim Modelima: Kako Dostaviti Vrednost sa Isplativim Generativnim AI Aplikacijama", glavni naučnik podataka u Amazon Web Services, Shreyas Subramanian, pruža praktičan vodič za programere i naučnike podataka koji žele da izgrade i primene isplativa rešenja zasnovana na velikim jezičkim modelima (LLM). U knjizi ćete pronaći pokrivanje širokog spektra ključnih tema, uključujući kako odabrati model, pre- i post-procesiranje podataka, inženjering upita i fino podešavanje instrukcija.
Autor osvetljava tehnike za optimizaciju izvođenja, poput kvantizacije modela i obrezivanja, kao i različite i pristupačne arhitekture za tipične aplikacije generativne AI (GenAI), uključujući sisteme za pretragu, pomoćnike agenata i autonomne agente. Takođe ćete naći:
Efikasne strategije za rešavanje izazova visokih računarskih troškova povezanih sa LLM-ovima Pomoć u složenostima izgradnje i primene pristupačnih generativnih AI aplikacija, uključujući tehnike podešavanja i izvođenja Kriterijume za izbor modela, sa posebnim osvrtom na kompaktne, okretne i specifične modele za određene domene Idealno za programere i naučnike podataka zainteresovane za primenu osnovnih modela, ili poslovne lidere koji planiraju da prošire svoju upotrebu GenAI, "Rešenja Zasnovana na Velikim Jezičkim Modelima" će takođe biti korisna projektnim liderima i menadžerima, tehničkom osoblju za podršku i administratorima sa interesovanjem ili ulogom u ovoj temi.
Upit: Uporedi sve 3 knjige. po čemu su slične, a po čemu se razlikuju. Koju bi ti knjigu izabrao za prevođenje na srpski jezik i zašto.
Sve tri knjige pružaju uvid u korišćenje velikih jezičkih modela (LLM-ova), ali se razlikuju po pristupu, ciljanoj publici i specifičnim temama koje pokrivaju.
Prva knjiga ("The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products") fokusira se na praktičnu primenu LLM-ova u projektima i proizvodima, sa naglaskom na razumevanju i integraciji ovih modela. Pokriva širok spektar tema od izbora modela do njihove primene i optimizacije. Idealna je za one koji žele sveobuhvatan pregled upotrebe LLM-ova u različitim aplikacijama.
Druga knjiga ("Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications") specifično se bavi isplativim aspektima primene LLM-ova. Razmatra kako maksimizirati vrednost uz minimalne troškove, fokusirajući se na optimizaciju i primenu u generativnim AI aplikacijama. Ova knjiga bi bila korisna onima koji su zainteresovani za ekonomične aspekte primene LLM-ova.
Treća knjiga ("Get to grips with the LangChain framework to develop production-ready applications") istražuje LangChain okvir, specijalizovan za razvoj aplikacija zasnovanih na LLM-ovima, kao što su agenti i lični asistenti. Ova knjiga je više tehnički orijentisana i namenjena je onima koji žele konkretno da se bave izgradnjom i primenom specifičnih LLM aplikacija.
Izbor knjige za prevođenje zavisi od ciljane publike i specifičnih potreba. Ako bih birao knjigu za prevođenje na srpski jezik za izdavačku kuću "Kompjuter biblioteka", koja objavljuje knjige o računarima i njihovom korišćenju, razmotrio bih nekoliko faktora:
Ako je ciljna publika sastavljena od profesionalaca koji žele praktične savete za primenu LLM-ova u poslovnom okruženju, prva knjiga bi bila najbolji izbor.
Ako postoji interes za isplative i ekonomične pristupe u korišćenju LLM-ova, druga knjiga bi bila prikladnija.
Za tehnički orijentisanu publiku koja želi da se fokusira na izgradnju specifičnih aplikacija sa LLM-ovima, treća knjiga bi bila idealan izbor.
S obzirom na istorijat i fokus izdavačke kuće "Kompjuter biblioteka", prva knjiga bi verovatno bila najprikladnija, jer pruža sveobuhvatan pregled korišćenja LLM-ova u različitim poslovnim i praktičnim kontekstima, što bi moglo biti od velikog interesa za širok spektar čitalaca koji se bave računarima i tehnologijom.
