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主要特性
- 探索自然语言处理（NLP）基础和大语言模型基本原理，包括基础知识、挑战和模型类型。
- 学习数据处理和预处理技术，以实现高效的数据管理。
- 了解神经网络概述，包括神经网络基础、循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）和变压器模型。
- 利用大语言模型的策略和示例。
描述通过强大的大语言模型（LLMs）改变您的业务景观。本书为您提供实用的见解，指导您从构思、设计到实施有影响力的LLM驱动的应用程序。
本书探讨了NLP的基础知识，如应用、演变、组件和语言模型。它教授数据预处理、神经网络和特定架构如RNNs、CNNs和变压器。它解决了训练挑战，介绍了如生成对抗网络（GANs）、元学习的高级技术，并引入了如GPT-3和BERT的顶级LLM模型。它还涵盖了提示工程。最后，它展示了LLM的应用，并强调了负责任的开发和部署。
有了这本书作为您的指南，您将能够导航不断发展的LLM技术景观，通过最新的进展和行业最佳实践保持领先地位。
你将学到什么
- 掌握自然语言处理（NLP）应用的基础。
- 探索变换器等先进架构及其应用。
- 掌握有效训练大语言模型的技术。
- 实施高级策略，如元学习和自监督学习。
- 学习构建自定义语言模型应用的实际步骤。
这本书适合谁本书适合那些希望精通大语言模型的人，包括经验丰富的研究人员、数据科学家、开发人员和自然语言处理（NLP）领域的从业者。
目录
- 自然语言处理的基础
- 语言模型简介
- 语言建模的数据收集和预处理
- 语言建模中的神经网络
- 语言建模的神经网络架构
- 用于语言建模的变换器模型
- 训练大语言模型
- 语言建模的高级技术
- 顶级大语言模型
- 构建首个LLM应用
- LLMs的应用
- 伦理考虑
- 提示工程
- LLMs及其影响的未来
关于作者Sanket Subhash Khandare是一位充满活力和有影响力的技术执行官，拥有超过18年的产品领导和企业家精神经验。值得注意的是，他一直在领导各种人工智能倡议，主要是在大语言模型（LLMs）方面，同时优先考虑真正的客户价值而非仅将AI集成到解决方案中。他在通过创新的基于SaaS的产品扩大技术公司规模、推动高速增长方面有着良好的记录。
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