Guía de inicio rápido para grandes modelos lingüísticos: Estrategias y mejores prácticas para utilizar Chatgpt y otros Llms

Opiniones de los lectores

El libro 'Quick Start Guide to Large Language Models' de Sinan goza de gran prestigio por su capacidad para simplificar temas complejos de IA y LLM para lectores de todos los orígenes. Ofrece consejos prácticos, información exhaustiva y ejemplos claros, por lo que resulta especialmente útil para programadores y personas que se inician en este campo. Sin embargo, algunos lectores han encontrado problemas con la calidad de impresión del libro y la exhaustividad de la base de código, lo que ha suscitado opiniones encontradas sobre su utilidad general.

⬤ Ofrece explicaciones claras y accesibles de conceptos LLM complejos
⬤ incluye ejemplos prácticos y aplicaciones
⬤ sirve como valioso recurso tanto para principiantes como para programadores experimentados
⬤ bien estructurado con útiles guías de codificación
⬤ capacita a los lectores no técnicos para participar en discusiones sobre IA.

⬤ Mala calidad de impresión que afecta a la legibilidad
⬤ base de código incompleta o anticuada
⬤ algunos lectores consideraron que el contenido era superficial o inconexo
⬤ a los diagramas e infografías les faltaba calidad y claridad
⬤ algunas reseñas sugirieron que puede que no ofrezca suficiente profundidad para usuarios avanzados.

(basado en 36 opiniones de lectores)

Título original:

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

Contenido del libro:

Guía práctica paso a paso para utilizar LLM a escala en proyectos y productos.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT están demostrando capacidades impresionantes, pero su tamaño y complejidad han disuadido a muchos profesionales de aplicarlos. En Quick Start Guide to Large Language Models, el científico de datos pionero y empresario de IA Sinan Ozdemir despeja esos obstáculos y proporciona una guía para trabajar con LLM, integrarlos e implementarlos para resolver problemas prácticos.

Ozdemir reúne todo lo que necesitas para empezar, incluso si no tienes experiencia directa con los LLM: instrucciones paso a paso, mejores prácticas, estudios de casos reales, ejercicios prácticos y mucho más. A lo largo del proceso, comparte información sobre el funcionamiento interno de los LLM para ayudarle a optimizar la elección del modelo, los formatos de datos, los parámetros y el rendimiento. Encontrará aún más recursos en el sitio web complementario, incluidos conjuntos de datos de muestra y código para trabajar con LLM de código abierto y cerrado, como los de OpenAI (GPT-4 y ChatGPT), Google (BERT, T5 y Bard), EleutherAI (GPT-J y GPT-Neo), Cohere (la familia Command) y Meta (BART y la familia LLaMA).

⬤ Aprenda conceptos clave: preentrenamiento, aprendizaje de transferencia, ajuste fino, atención, incrustaciones, tokenización y mucho más.

⬤ Utilizar APIs y Python para ajustar y personalizar LLMs para sus necesidades.

⬤ Construir un sistema completo de recuperación de información neural/semántica y adjuntarlo a LLMs conversacionales para la generación de recuperación aumentada.

⬤ Dominar técnicas avanzadas de ingeniería de avisos como estructuración de salida, cadena de pensamiento y avisos semánticos de pocos disparos.

⬤ Personalizar las incrustaciones LLM para construir un motor de recomendación completo desde cero con los datos del usuario.

⬤ Construir y ajustar arquitecturas Transformer multimodales utilizando LLMs de código abierto.

⬤ Alinear LLMs usando Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana y de IA (RLHF/RLAIF).

⬤ Despliegue de avisos y LLM personalizados en la nube teniendo en cuenta la escalabilidad y los procesos de evaluación.

"Al equilibrar el potencial de los modelos de código abierto y cerrado, Quick Start Guide to Large Language Models se erige como una guía completa para comprender y utilizar los LLM, salvando la distancia entre los conceptos teóricos y la aplicación práctica".

-- Giada Pistilli, ética principal de HuggingFace.

"Un recurso refrescante e inspirador. Repleto de orientaciones prácticas y explicaciones claras que le dejarán más informado sobre este nuevo e increíble campo".

-- Pete Huang, autor de La neurona

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