Large Language Models selbst programmieren
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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

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Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Hinweise zur Benutzung
  3. Titel
  4. Impressum
  5. Inhalt
  6. Vorwort
  7. Über dieses Buch
  8. 1 LLMs verstehen
  9. 2 Mit Textdaten arbeiten
  10. 3 Attention-Mechanismen programmieren
  11. 4 Ein GPT-Modell von Grund auf neu erstellen, um Text zu generieren
  12. 5 Vortraining mit ungelabelten Daten
  13. 6 Feintuning zur Klassifizierung
  14. 7 Feintuning, um Anweisungen zu befolgen
  15. A Einführung in PyTorch
  16. B Referenzen und weiterführende Literatur
  17. C Lösungen zu den Übungen
  18. D Die Trainingsschleife mit allem Drum und Dran
  19. E Parametereffizientes Feintuning mit LoRA
  20. Fußnoten
  21. Index
  22. Über den Autor