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Informazioni su questo libro
La creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Model - LLM) rappresenta una delle possibilità più avanzate e affascinanti nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Questo manuale spiega in maniera pratica come affrontare la sfida partendo da zero.
Il testo affronta ogni fase del processo: dalla pianificazione e codifica delle componenti del modello alla preparazione dei dataset per l'addestramento. Vengono esplorati metodi di pre-training su un corpus generale e di fine-tuning per compiti specifici, come la classificazione di testi. Un approfondimento è poi dedicato all'integrazione di pesi pre-addestrati e all'utilizzo del feedback umano per ottimizzare l'output del modello.
Una guida ricca di esempi ed esercizi, per comprendere e implementare i meccanismi alla base dei modelli di intelligenza artificiale generativa più utilizzati e capire come sfruttarne al meglio le potenzialità.
Informazioni
Indice dei contenuti
- Premessa
- Ringraziamenti
- Introduzione
- Capitolo 1 - I modelli LLM
- Capitolo 2 - Operare su dati testuali
- Capitolo 3 - Programmazione dei meccanismi di attenzione
- Capitolo 4 - Implementazione di un modello GPT da zero per generare testo
- Capitolo 5 - Pre-addestramento su dati non etichettati
- Capitolo 6 - Fine-tuning per attività di classificazione
- Capitolo 7 - Fine-tuning per rispondere a istruzioni
- Appendice A - Introduzione a PyTorch
- Appendice B - Riferimenti e approfondimenti
- Appendice C - Soluzioni degli esercizi
- Appendice D - Nuovi dettagli per il ciclo di addestramento
- Appendice E - Fine-tuning dei parametri con LoRA
- Glossario
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