
Large Language Models selbst programmieren
Mit Python und PyTorch ein eigenes LLM entwickeln
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Large Language Models selbst programmieren
Mit Python und PyTorch ein eigenes LLM entwickeln
Über dieses Buch
LLMs selbst erstellen und von Grund auf verstehen!
- Der Bestseller aus den USA jetzt in deutscher Übersetzung der ideale Einstieg in das Thema Large Language Models
- Auf dem eigenen Laptop entwickeln, trainieren und tunen Sie ein LLM, das mit GPT-2 vergleichbar ist, und bekommen dadurch einen tiefen Einblick in die Funktionsweise von LLMs
- Bestsellerautor Sebastian Raschka erklärt die Grundlagen und die Vorgehensweise Schritt für Schritt und sehr gut verständlich
Dieses Buch ist eine spannende Reise in die Blackbox der Generativen KI: Ohne auf bestehende LLM-Bibliotheken zurückzugreifen, programmieren Sie ein LLM-Basismodell im GPT-Stil auf dem eigenen Rechner. Sie entwickeln es zu einem Textklassifikator weiter und erstellen schließlich einen Chatbot, der Ihren Anweisungen folgt und den Sie als persönlichen KI-Assistenten verwenden können. Jeder Schritt wird mit klaren Beschreibungen, Diagrammen und Beispielen erklärt.
Auf diese Weise eignen Sie sich aktiv und ganz praktisch grundlegendes Wissen zur aktuell wichtigsten KI-Technologie an – denn Sie haben Ihren Chatbot selbst gebaut! Während Sie die einzelnen Phasen der LLM-Erstellung durchlaufen, entwickeln Sie eine klarere Vorstellung davon, wie LLMs unter der Haube funktionieren.
Sie erfahren, wie Sie
- alle Bestandteile eines LLMs planen und programmieren
- einen für das LLM-Training geeigneten Datensatz vorbereiten
- das LLM mit Ihren eigenen Daten optimieren
- Feedback nutzen, um sicherzustellen, dass das LLM Ihren Anweisungen folgt
- vortrainierte Gewichte in das LLM laden
Häufig gestellte Fragen
- Elementar ist ideal für Lernende und Profis, die sich mit einer Vielzahl von Themen beschäftigen möchten. Erhalte Zugang zur Basic-Bibliothek mit über 800.000 vertrauenswürdigen Titeln und Bestsellern in den Bereichen Wirtschaft, persönliche Weiterentwicklung und Geisteswissenschaften. Enthält unbegrenzte Lesezeit und die Standardstimme für die Funktion „Vorlesen“.
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Information
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Hinweise zur Benutzung
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Vorwort
- Über dieses Buch
- 1 LLMs verstehen
- 2 Mit Textdaten arbeiten
- 3 Attention-Mechanismen programmieren
- 4 Ein GPT-Modell von Grund auf neu erstellen, um Text zu generieren
- 5 Vortraining mit ungelabelten Daten
- 6 Feintuning zur Klassifizierung
- 7 Feintuning, um Anweisungen zu befolgen
- A Einführung in PyTorch
- B Referenzen und weiterführende Literatur
- C Lösungen zu den Übungen
- D Die Trainingsschleife mit allem Drum und Dran
- E Parametereffizientes Feintuning mit LoRA
- Fußnoten
- Index
- Über den Autor