Författare
Jay Alammar
Jay Alammar är en uppskattad författare inom Data och IT med totalt 1 bok tillgängliga på Bokkollen, utgivna hos O'Reilly Media.
Bland verken finns Hands-On Large Language Models, som toppar listan över Jay Alammars populäraste böcker. Verken spänner över data & it och tilltalar läsare som uppskattar genren.
På Bokkollen gör vi det enkelt att navigera i Jay Alammars författarskap. Vår databas uppdateras ständigt med nya släpp och format, så oavsett om du söker efter en lättläst pocket för semestern, en lyxig inbunden presentutgåva eller en digital ljudbok för pendlingen, har vi rätt utgåva för dig.
Jämför snabbt och smidigt priser på alla böcker av Jay Alammar hos Sveriges ledande bokhandlare – som Adlibris, Bokus och Akademibokhandeln – och hitta alltid det bästa erbjudandet utan att betala för mycket.
Hands-On Large Language Models
AI has acquired startling new language capabilities in just the past few years. Driven by the rapid advances in deep learning, language AI systems are able to write and understand text better than ever before. This trend enables the rise of new features, products, and entire industries. With this book, Python developers will learn the practical tools and concepts they need to use these capabilities today. You'll learn how to use the power of pretrained large language models for use cases like copywriting and summarization; create semantic search systems that go beyond keyword matching; build systems that classify and cluster text to enable scalable understanding of large numbers of text documents; and use existing libraries and pretrained models for text classification, search, and clusterings. This book also shows you how to: Build advanced LLM pipelines to cluster text documents and explore the topics they belong to Build semantic search engines that go beyond keyword search with methods like dense retrieval and rerankers Learn various use cases where these models can provide value Understand the architecture of underlying Transformer models like BERT and GPT Get a deeper understanding of how LLMs are trained Optimize LLMs for specific applications with methods such as generative model fine-tuning, contrastive fine-tuning, and in-context learning
Hela bibliografin
Utforska alla Jay Alammars publicerade verk sorterade efter popularitet.
Upptäck liknande författare
Om du gillar Jay Alammar kommer du förmodligen att uppskatta även dessa författare inom data & it.