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Praxisbuch Large Language Models, Fachbücher von Jay Alammar, Maarten Grootendorst, Marcus Fraass

Praxisbuch Large Language Models, Fachbücher von Jay Alammar, Maarten Grootendorst, Marcus Fraass

Autor/Autorin: Jay Alammar Jay Alammar ist Direktor und Engineering Fellow bei Cohere, dem Vorreiter bei der Bereitstellung von Large Language Models als API. In dieser Funktion berät und schult er Unternehmen und die Entwicklergemeinschaft bei der Verwendung von Sprachmodellen für praktische Anwendungsfälle. Durch seinen beliebten AI/ML-Blog hat Jay Millionen von Forscherinnen und Softwareengineers geholfen, Tools und Konzepte des Machine Learnings visuell zu verstehen - von den Grundlagen bis hin zu den neuesten Entwicklungen wie Transformers, BERT, GPT-3 und Stable Diffusion. Jay ist ausserdem Mitgestalter von beliebten Kursen zum Machine Learning und Natural Language Processing auf Deeplearning.ai und Udacity. Autor/Autorin: Maarten Grootendorst Maarten Grootendorst ist Senior Clinical Data Scientist bei IKNL (Netherlands Comprehensive Cancer Organization). Er hat Master-Abschlüsse in Organisationspsychologie, klinischer Psychologie und Data Science, die er nutzt, um komplexe Konzepte des Machine Learning einem breiten Publikum zu vermitteln. Mit seinen beliebten Blogs hat er Millionen von Leserinnen und Lesern erreicht, indem er die Grundlagen der künstlichen Intelligenz erklärt - oft aus psychologischer Sicht. Er ist Autor und Betreuer mehrerer Open-Source-Pakete, die sich auf die Stärke von Large Language Models stützen, wie BERTopic, PolyFuzz und KeyBERT. Seine Pakete werden millionenfach heruntergeladen und von Datenexperten und Organisationen weltweit genutzt.

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Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch von Jay Alammar,Maarten Grootendorst, O'Reilly; 978-3-96009-266-7

Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch von Jay Alammar,Maarten Grootendorst, O'Reilly; 978-3-96009-266-7

Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch Von Jay Alammar,maarten Grootendorst, O'reilly; 978-3-96009-266-7, Seitenanzahl: 434

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Observability for Large Language Models, Fachbücher von Ankush Sharma

Observability for Large Language Models, Fachbücher von Ankush Sharma

Das Buch "Observability for Large Language Models" bietet eine umfassende Anleitung für Ingenieur*innen, Datenwissenschaftler*innen und AI-Praktiker*innen, um die Zuverlässigkeit, Leistung und Verantwortlichkeit von grossen Sprachmodellen (LLMs) sicherzustellen. Es beginnt mit den Grundlagen der Observierbarkeit und erläutert die Bedeutung von LLMs in der modernen KI. Die Herausforderungen, die bei der Beobachtung von AI- und ML-Systemen auftreten, werden detailliert behandelt. Das Buch vermittelt Kenntnisse über Service Level Objectives (SLOs), Incident Response und die Messung von Leistung, einschliesslich der Überwachung von Metriken auf Rechen- und Token-Ebene. Praktische Einblicke in strukturiertes Logging, Debugging und verteiltes Tracing werden gegeben, um die Sichtbarkeit in komplexe LLM-Workflows zu erhöhen. Zudem werden Strategien zur Skalierung, zur Reduzierung von Latenzzeiten und zum Entwurf fehlertoleranter Infrastrukturen behandelt. Chaos Engineering wird ebenfalls thematisiert, um Resilienztests in LLMs durchzuführen. Abschliessend werden ethische Überlegungen zur AI-Observierbarkeit, einschliesslich Governance und Datenschutz, erörtert.

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Large Language Models for Developers, Ratgeber von Oswald Campesato

Large Language Models for Developers, Ratgeber von Oswald Campesato

Dieses Sachbuch bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Large Language Models (LLMs) und richtet sich speziell an Entwickler, die ihre Kenntnisse im Bereich der generativen KI vertiefen möchten. Es vermittelt fundierte Einblicke in die Funktionsweise und Anwendung von LLMs, angefangen bei den Grundlagen der generativen KI bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Prompt Engineering, Fine-Tuning und Quantisierung. Der Leser wird schrittweise an komplexe Themen herangeführt, wobei die Unterschiede zwischen konversationeller KI und generativen Modellen wie GPT-4 und BERT erläutert werden. Anhand praktischer Beispiele und Python-Code-Snippets werden Methoden wie Chain of Thought und Tree of Thought vorgestellt, die es ermöglichen, effektive Eingabeaufforderungen zu erstellen. Darüber hinaus werden detaillierte Anleitungen zur Anpassung von LLMs an spezifische Aufgaben durch Techniken wie LoRA und QLoRA gegeben. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen innerhalb der Transformer-Architektur, was die Grundlage für das Verständnis moderner KI-Modelle bildet. Abschliessend werden Strategien zur Optimierung der LLM-Leistung durch Quantisierungstechniken erläutert, wodurch das Buch sowohl als theoretischer Leitfaden als auch als praktisches Handbuch für Entwickler dient.

54,00 €*

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Intermediate Python and Large Language Models, Fachbücher von Dilyan Grigorov

Intermediate Python and Large Language Models, Fachbücher von Dilyan Grigorov

Das Fachbuch "Intermediate Python and Large Language Models" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von Large Language Models (LLMs) zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen mit Python und LangChain. Es richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Interessierte, die praktische Fähigkeiten im Umgang mit LLMs erwerben möchten. Der Leser wird schrittweise durch die Kernkonzepte von LangChain geführt, einschliesslich der Integration in Python, der Grundlagen des Prompt Engineerings und der Verwaltung von Speicher. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Arbeitsabläufe in der KI behandelt, wie Multi-Agenten-Architekturen und Strategien zur Feinabstimmung, um die Effizienz von LLMs zu maximieren. Praktische Anwendungen werden ebenfalls behandelt, darunter die Entwicklung intelligenter Chatbots und Dokumentenabrufsysteme. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen, die die Interaktion zwischen Mensch und Computer neu definieren.

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Building Large Language Models from Scratch, Fachbücher von Dilyan Grigorov

Building Large Language Models from Scratch, Fachbücher von Dilyan Grigorov

Das Fachbuch "Design, Train, and Deploy LLMs with PyTorch" bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung grosser Sprachmodelle (LLMs) unter Verwendung des PyTorch-Frameworks. Es richtet sich an Fachleute und Praktiker im Bereich Informatik, die ihre Kenntnisse in der Erstellung, dem Training und der Implementierung von LLMs vertiefen möchten. Das Buch behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen und bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Techniken und Methoden. Die erste Auflage des Buches ist in englischer Sprache verfasst und bietet eine strukturierte Herangehensweise an komplexe Themen, die für die Entwicklung moderner KI-Anwendungen von Bedeutung sind. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Entwickler als auch für Einsteiger im Bereich der künstlichen Intelligenz zugänglich sind.

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Transformers and Large Language Models, Fachbücher von Ahmed Fawzy Gad

Transformers and Large Language Models, Fachbücher von Ahmed Fawzy Gad

Das Fachbuch "A Hands-On Guide to RAG and Agentic AI" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Transformer-Architekturen und grossen Sprachmodellen. Verfasst von Ahmed Fawzy Gad, richtet sich das Buch an Fachleute und Praktiker, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen möchten. Die erste Auflage des Buches behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise und die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien zu vermitteln. Leserinnen und Leser können sich auf eine strukturierte und leicht verständliche Darstellung freuen, die es ihnen ermöglicht, die Konzepte von RAG (Retrieval-Augmented Generation) und agentischen KI-Systemen effektiv zu erlernen und anzuwenden. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke für alle, die in der Informatik tätig sind und ihr Wissen über moderne KI-Technologien erweitern möchten.

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Mastering Large Language Models, Fachbücher von Ajay Rawat, Vardan Pathak

Mastering Large Language Models, Fachbücher von Ajay Rawat, Vardan Pathak

Das Fachbuch von Vardan Pathak und Ajay Rawat bietet eine umfassende Analyse und tiefgehende Einblicke in aktuelle Themen, die für Fachleute und Praktiker von Bedeutung sind. Mit einem kartonierten Einband und einer Seitenzahl von 322 ist es sowohl robust als auch informativ. Die Autoren kombinieren theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen, um den Leserinnen und Lesern wertvolle Werkzeuge an die Hand zu geben. Die erste Auflage des Buches wird in englischer Sprache veröffentlicht und richtet sich an ein professionelles Publikum. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Fachleute als auch für Neueinsteiger in dem jeweiligen Bereich von Nutzen sind. Die Veröffentlichung ist für den 28. Juni 2026 geplant und bietet damit einen aktuellen Stand der Forschung und Praxis.

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Autor/Autorin: Jay Alammar Jay Alammar ist Direktor und Engineering Fellow bei Cohere, dem Vorreiter bei der Bereitstellung von Large Language Models als API. In dieser Funktion berät und schult er Unternehmen und die Entwicklergemeinschaft bei der Verwendung von Sprachmodellen für praktische Anwendungsfälle. Durch seinen beliebten AI/ML-Blog hat Jay Millionen von Forscherinnen und Softwareengineers geholfen, Tools und Konzepte des Machine Learnings visuell zu verstehen - von den Grundlagen bis hin zu den neuesten Entwicklungen wie Transformers, BERT, GPT-3 und Stable Diffusion. Jay ist ausserdem Mitgestalter von beliebten Kursen zum Machine Learning und Natural Language Processing auf Deeplearning.ai und Udacity. Autor/Autorin: Maarten Grootendorst Maarten Grootendorst ist Senior Clinical Data Scientist bei IKNL (Netherlands Comprehensive Cancer Organization). Er hat Master-Abschlüsse in Organisationspsychologie, klinischer Psychologie und Data Science, die er nutzt, um komplexe Konzepte des Machine Learning einem breiten Publikum zu vermitteln. Mit seinen beliebten Blogs hat er Millionen von Leserinnen und Lesern erreicht, indem er die Grundlagen der künstlichen Intelligenz erklärt - oft aus psychologischer Sicht. Er ist Autor und Betreuer mehrerer Open-Source-Pakete, die sich auf die Stärke von Large Language Models stützen, wie BERTopic, PolyFuzz und KeyBERT. Seine Pakete werden millionenfach heruntergeladen und von Datenexperten und Organisationen weltweit genutzt.

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Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch von Jay Alammar,Maarten Grootendorst, O'Reilly; 978-3-96009-266-7

Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch von Jay Alammar,Maarten Grootendorst, O'Reilly; 978-3-96009-266-7

Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch Von Jay Alammar,maarten Grootendorst, O'reilly; 978-3-96009-266-7, Seitenanzahl: 434

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Observability for Large Language Models, Fachbücher von Ankush Sharma

Observability for Large Language Models, Fachbücher von Ankush Sharma

Das Buch "Observability for Large Language Models" bietet eine umfassende Anleitung für Ingenieur*innen, Datenwissenschaftler*innen und AI-Praktiker*innen, um die Zuverlässigkeit, Leistung und Verantwortlichkeit von grossen Sprachmodellen (LLMs) sicherzustellen. Es beginnt mit den Grundlagen der Observierbarkeit und erläutert die Bedeutung von LLMs in der modernen KI. Die Herausforderungen, die bei der Beobachtung von AI- und ML-Systemen auftreten, werden detailliert behandelt. Das Buch vermittelt Kenntnisse über Service Level Objectives (SLOs), Incident Response und die Messung von Leistung, einschliesslich der Überwachung von Metriken auf Rechen- und Token-Ebene. Praktische Einblicke in strukturiertes Logging, Debugging und verteiltes Tracing werden gegeben, um die Sichtbarkeit in komplexe LLM-Workflows zu erhöhen. Zudem werden Strategien zur Skalierung, zur Reduzierung von Latenzzeiten und zum Entwurf fehlertoleranter Infrastrukturen behandelt. Chaos Engineering wird ebenfalls thematisiert, um Resilienztests in LLMs durchzuführen. Abschliessend werden ethische Überlegungen zur AI-Observierbarkeit, einschliesslich Governance und Datenschutz, erörtert.

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Large Language Models for Developers, Ratgeber von Oswald Campesato

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Dieses Sachbuch bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Large Language Models (LLMs) und richtet sich speziell an Entwickler, die ihre Kenntnisse im Bereich der generativen KI vertiefen möchten. Es vermittelt fundierte Einblicke in die Funktionsweise und Anwendung von LLMs, angefangen bei den Grundlagen der generativen KI bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Prompt Engineering, Fine-Tuning und Quantisierung. Der Leser wird schrittweise an komplexe Themen herangeführt, wobei die Unterschiede zwischen konversationeller KI und generativen Modellen wie GPT-4 und BERT erläutert werden. Anhand praktischer Beispiele und Python-Code-Snippets werden Methoden wie Chain of Thought und Tree of Thought vorgestellt, die es ermöglichen, effektive Eingabeaufforderungen zu erstellen. Darüber hinaus werden detaillierte Anleitungen zur Anpassung von LLMs an spezifische Aufgaben durch Techniken wie LoRA und QLoRA gegeben. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen innerhalb der Transformer-Architektur, was die Grundlage für das Verständnis moderner KI-Modelle bildet. Abschliessend werden Strategien zur Optimierung der LLM-Leistung durch Quantisierungstechniken erläutert, wodurch das Buch sowohl als theoretischer Leitfaden als auch als praktisches Handbuch für Entwickler dient.

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Intermediate Python and Large Language Models, Fachbücher von Dilyan Grigorov

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Das Fachbuch "Intermediate Python and Large Language Models" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von Large Language Models (LLMs) zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen mit Python und LangChain. Es richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Interessierte, die praktische Fähigkeiten im Umgang mit LLMs erwerben möchten. Der Leser wird schrittweise durch die Kernkonzepte von LangChain geführt, einschliesslich der Integration in Python, der Grundlagen des Prompt Engineerings und der Verwaltung von Speicher. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Arbeitsabläufe in der KI behandelt, wie Multi-Agenten-Architekturen und Strategien zur Feinabstimmung, um die Effizienz von LLMs zu maximieren. Praktische Anwendungen werden ebenfalls behandelt, darunter die Entwicklung intelligenter Chatbots und Dokumentenabrufsysteme. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen, die die Interaktion zwischen Mensch und Computer neu definieren.

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Building Large Language Models from Scratch, Fachbücher von Dilyan Grigorov

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Das Fachbuch "Design, Train, and Deploy LLMs with PyTorch" bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung grosser Sprachmodelle (LLMs) unter Verwendung des PyTorch-Frameworks. Es richtet sich an Fachleute und Praktiker im Bereich Informatik, die ihre Kenntnisse in der Erstellung, dem Training und der Implementierung von LLMs vertiefen möchten. Das Buch behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen und bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Techniken und Methoden. Die erste Auflage des Buches ist in englischer Sprache verfasst und bietet eine strukturierte Herangehensweise an komplexe Themen, die für die Entwicklung moderner KI-Anwendungen von Bedeutung sind. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Entwickler als auch für Einsteiger im Bereich der künstlichen Intelligenz zugänglich sind.

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Transformers and Large Language Models, Fachbücher von Ahmed Fawzy Gad

Transformers and Large Language Models, Fachbücher von Ahmed Fawzy Gad

Das Fachbuch "A Hands-On Guide to RAG and Agentic AI" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Transformer-Architekturen und grossen Sprachmodellen. Verfasst von Ahmed Fawzy Gad, richtet sich das Buch an Fachleute und Praktiker, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen möchten. Die erste Auflage des Buches behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise und die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien zu vermitteln. Leserinnen und Leser können sich auf eine strukturierte und leicht verständliche Darstellung freuen, die es ihnen ermöglicht, die Konzepte von RAG (Retrieval-Augmented Generation) und agentischen KI-Systemen effektiv zu erlernen und anzuwenden. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke für alle, die in der Informatik tätig sind und ihr Wissen über moderne KI-Technologien erweitern möchten.

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Mastering Large Language Models, Fachbücher von Ajay Rawat, Vardan Pathak

Mastering Large Language Models, Fachbücher von Ajay Rawat, Vardan Pathak

Das Fachbuch von Vardan Pathak und Ajay Rawat bietet eine umfassende Analyse und tiefgehende Einblicke in aktuelle Themen, die für Fachleute und Praktiker von Bedeutung sind. Mit einem kartonierten Einband und einer Seitenzahl von 322 ist es sowohl robust als auch informativ. Die Autoren kombinieren theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen, um den Leserinnen und Lesern wertvolle Werkzeuge an die Hand zu geben. Die erste Auflage des Buches wird in englischer Sprache veröffentlicht und richtet sich an ein professionelles Publikum. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Fachleute als auch für Neueinsteiger in dem jeweiligen Bereich von Nutzen sind. Die Veröffentlichung ist für den 28. Juni 2026 geplant und bietet damit einen aktuellen Stand der Forschung und Praxis.

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