Titre original :
Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications
Contenu du livre :
Apprendre à créer des applications rentables à l'aide de grands modèles linguistiques.
Dans Large Language Model-Based Solutions : How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications, Shreyas Subramanian, Principal Data Scientist chez Amazon Web Services, propose un guide pratique pour les développeurs et les data scientists qui souhaitent créer et déployer des solutions rentables basées sur les grands modèles de langage (LLM). Ce livre couvre un large éventail de sujets clés, notamment la sélection d'un modèle, le prétraitement et le post-traitement des données, l'ingénierie de la demande et le réglage fin des instructions.
L'auteur fait la lumière sur les techniques d'optimisation de l'inférence, comme la quantification et l'élagage des modèles, ainsi que sur des architectures différentes et abordables pour les applications typiques de l'IA générative (GenAI), y compris les systèmes de recherche, les agents d'assistance et les agents autonomes. Vous trouverez également :
⬤ Des stratégies efficaces pour relever le défi du coût de calcul élevé associé aux LLM.
⬤ Une assistance sur les complexités de la construction et du déploiement d'applications d'IA générative abordables, y compris les techniques de réglage et d'inférence.
⬤ Des critères de sélection pour choisir un modèle, avec une attention particulière accordée aux modèles compacts, agiles et spécifiques à un domaine.
Parfaites pour les développeurs et les scientifiques des données intéressés par le déploiement de modèles fondamentaux, ou pour les chefs d'entreprise qui prévoient d'étendre leur utilisation de la GenAI, les solutions basées sur des modèles de grands langages profiteront également aux chefs de projet et aux gestionnaires, au personnel d'assistance technique et aux administrateurs qui s'intéressent au sujet.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781394240722 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2024 |
| Nombre de pages : | 224 |
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