Hands-On Large Language Models

L'IA a acquis des capacités linguistiques étonnantes ces dernières années. Propulsés par les avancées rapides dans le domaine de l'apprentissage profond, les systèmes d'IA linguistique sont désormais capables d'écrire et de comprendre des textes mieux que jamais. Cette tendance permet l'émergence de nouvelles fonctionnalités, produits et même de toute nouvelles industries. Grâce à la nature visuellement éducative de ce livre, les développeurs Python apprendront les outils pratiques et les concepts dont ils ont besoin pour tirer parti de ces capacités dès aujourd'hui.

Vous apprendrez à exploiter la puissance des grands modèles de langage pré-entraînés pour des cas d'utilisation tels que la création de texte et les résumés ; à créer des systèmes de recherche sémantique qui vont au-delà de la recherche par mots-clés ; à construire des systèmes qui classifient et regroupent des textes pour permettre une compréhension évolutive d'un grand nombre de documents textuels ; et à utiliser des bibliothèques existantes ainsi que des modèles pré-entraînés pour la classification de texte, la recherche et le regroupement.

Ce livre vous montrera également comment :

• Créer des pipelines LLM avancés pour regrouper des documents textuels et explorer les thèmes auxquels ils appartiennent
• Développer des moteurs de recherche sémantique qui vont au-delà de la recherche par mots-clés, avec des méthodes telles que la récupération dense et les re-rankers
• Découvrir divers cas d'utilisation où ces modèles peuvent apporter une valeur ajoutée
• Comprendre l'architecture des modèles Transformer sous-jacents tels que BERT et GPT
• Acquérir une compréhension plus approfondie de la manière dont les LLM sont entraînés
• Optimiser les LLM pour des applications spécifiques avec des méthodes telles que le fine-tuning de modèles génératifs, le fine-tuning contrastif et l'apprentissage en contexte

Jay Alammar est directeur et ingénieur Fellow chez Cohere, un fournisseur pionnier de grands modèles de langage en tant qu'API. Maarten Grootendorst est scientifique des données cliniques senior à la Netherlands Comprehensive Cancer Organisation.