Construcción de grandes modelos de lenguaje desde cero
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Construcción de grandes modelos de lenguaje desde cero

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Construcción de grandes modelos de lenguaje desde cero

Descripción del libro

El físico Richard P. Feynman afirmó: «No comprendo lo que no puedo crear». Inspirado en este principio, Sebastian Raschka ofrece en este libro una guía práctica y detallada para construir un modelo de lenguaje de gran tamaño ejecutable incluso en un portátil. Este libro analiza cada etapa del proceso, desde la planificación y codificación del modelo hasta su entrenamiento y ajuste fino.

A través de un enfoque práctico y profundamente satisfactorio, explorarás los fundamentos de la inteligencia artificial generativa. Sin recurrir a bibliotecas de modelos de lenguaje existentes, programarás un modelo base desde cero, lo convertirás en un sistema de clasificación de texto y, finalmente, crearas un chatbot capaz de seguir instrucciones en conversaciones naturales. Lo comprenderás a fondo porque serás tú quien lo construya.

Con este libro aprenderás a:

* Planificar y codificar un modelo de lenguaje similar a GPT-2.

* Cargar y utilizar pesos preentrenados.

* Diseñar un flujo completo de entrenamiento.

* Ajustar un modelo de lenguaje para clasificar textos.

* Desarrollar modelos que puedan responder a instrucciones humanas.

Dirigido a lectores con conocimientos intermedios de Python y nociones básicas de 'machine learning' o ML (aprendizaje automático), este libro te permitirá crear y ejecutar un modelo de lenguaje de gran tamaño en un portátil moderno, con la opción de aprovechar la aceleración por GPU.

Cuenta con la confianza de 375,005 estudiantes

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Información

Año
2026
ISBN de la versión impresa
9788441552517
ISBN del libro electrónico
9788441552883

Índice

  1. Cubierta
  2. Agradecimientos
  3. Sobre el autor
  4. Sobre la imagen de cubierta
  5. Prefacio
  6. Sobre el libro
  7. 1. Comprender los grandes modelos de lenguaje
  8. 2. Trabajar con datos de texto
  9. 3. Codificar los mecanismos de atención
  10. 4. Implementar un modelo GPT desde cero para generar texto
  11. 5. Realizar preentrenamiento con datos no etiquetados
  12. 6. Ajuste fino por clasificación
  13. 7. Afinamiento para seguir instrucciones
  14. Apéndice A. Introducción a PyTorch
  15. Apéndice B. Referencias y lecturas adicionales
  16. Apéndice C. Soluciones a los ejercicios
  17. Apéndice D. Incorporación de funcionalidades adicionales al bucle de entrenamiento
  18. Apéndice E. Ajuste fino eficiente en parámetros con LoRA

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