Praxiseinblicke in große Sprachmodelle: Sprachverständnis und -generierung

KI hat in den letzten Jahren erstaunliche neue Sprachfähigkeiten erworben. Angetrieben durch rasante Fortschritte im Deep Learning sind KI-Sprachsysteme in der Lage, Text besser als je zuvor zu schreiben und zu verstehen. Dieser Trend ermöglicht neue Funktionen, Produkte und ganze Branchen. Durch den visuellen und lehrreichen Charakter dieses Buches lernen die Leser praktische Tools und Konzepte kennen, die sie benötigen, um diese Fähigkeiten heute zu nutzen.

Sie werden verstehen, wie man vortrainierte große Sprachmodelle für Anwendungsfälle wie Copywriting und Zusammenfassung einsetzt; semantische Suchsysteme erstellt, die über die Stichwortübereinstimmung hinausgehen; und bestehende Bibliotheken und vortrainierte Modelle für Textklassifizierung, Suche und Clustering verwendet.

Dieses Buch hilft Ihnen auch dabei: Die Architektur von Transformer-Sprachmodellen zu verstehen, die sich durch Textgenerierung und -repräsentation auszeichnen. Fortschrittliche LLM-Pipelines zu erstellen, um Textdokumente zu clustern und die darin enthaltenen Themen zu erkunden. Semantische Suchmaschinen zu entwickeln, die über die Stichwortsuche hinausgehen, indem sie Methoden wie dichte Abrufung und Reranker verwenden. Zu erforschen, wie generative Modelle eingesetzt werden können, vom Prompt Engineering bis zur Retrieval-Augmented Generation. Ein tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, wie LLMs trainiert und für spezifische Anwendungen optimiert werden können, indem man generatives Modell-Fine-Tuning, kontrastives Fine-Tuning und In-Context Learning verwendet.