کتاب Mastering Large Language Models with Python

کتاب Mastering Large Language Models with Python: Unleash the Power of Advanced Natural Language Processing for Enterprise Innovation and Efficiency Using … Models (LLMs) with Python (English Edition) (تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ با پایتون: قدرت پردازش پیشرفته زبان طبیعی را برای نوآوری و کارایی سازمانی با استفاده از … مدل‌ها (LLM) با پایتون (نسخه انگلیسی) آزاد کنید) یک منبع ضروری است که کاوشی جامع از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) ارائه می‌کند و دانش ضروری را برای استفاده مؤثر از این مدل‌های هوش مصنوعی متحول ارائه می‌دهد.

از کشف پیچیدگی‌های معماری LLM گرفته تا کاربرد‌های عملی مانند تولید کد و سیستم‌های توصیه مبتنی بر هوش مصنوعی، خوانندگان بینش‌های ارزشمندی در مورد اجرای LLM در پروژه‌های متنوع به دست خواهند آورد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Mastering Large Language Models with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Mastering Large Language Models with Python:

در چشم انداز هوش مصنوعی، ظهور هوش مصنوعی مولد، که توسط مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-۳ و BERT مدیریت می‌شود، نشان دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه تعامل، پردازش و استفاده از داده‌های زبان است.

تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ با پایتون، مأموریتی را برای ابهام زدایی از این شگفتی‌های تکنولوژیک آغاز می‌کند، و به معماری، قابلیت‌ها، و افق گسترده کاربرد‌های آن‌ها در بخش‌های مختلف نگاهی عمیق می‌دهد.

کتاب Mastering Large Language Models with Python به گونه‌ای طراحی شده است که سفری جامع را در دنیای پیچیده LLM ارائه دهد، که به بخش‌های متمرکز تقسیم شده است که از نظریه‌های بنیادی به برنامه‌های ملموس و در دنیای واقعی تکامل می‌یابد.

این کار با کاوش در مبانی LLM آغاز می‌شود و بر تفاوت‌های معماری آن‌ها و اصولی که عملکرد آن‌ها را هدایت می‌کند، نور می‌افکند.

این بنیاد راه را برای فصل‌های بعدی کتاب Mastering Large Language Models with Python، هموار می‌کند که هم به حوزه منبع باز و هم به فناوری‌های اختصاصی پشت LLM‌های سازمانی می‌پردازد و پتانسیل آن‌ها را برای متحول کردن صنایع بررسی می‌کند.

فصل ۱ مقدمه‌ای بر دنیای LLM ارائه می‌کند، معماری آن‌ها و طیف گسترده‌ای از کاربرد‌ها را ارائه می‌کند و بدین ترتیب اهمیت این مدل‌ها را در تکامل هوش مصنوعی مشخص می‌کند.

فصل ۲ نگاهی دقیق‌تر به LLM‌های منبع باز، مزایا، چالش‌ها و نقش محوری آن‌ها در پیشبرد فناوری هوش مصنوعی دارد که با مثال‌های عملی و قطعه‌های کد غنی شده است.

فصل ۳ به حوزه LLM‌های منبع بسته منتقل می‌شود، کاربرد‌های متنوع آن‌ها از درک زبان طبیعی تا رسانه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را بررسی می‌کند، و بینش‌هایی را در مورد مدل‌های توسعه یافته توسط سازمان‌های پیشرو ارائه می‌دهد.

فصل ۴ بر روی کاربرد‌های API‌های LLM، به ویژه در اکوسیستم Hugging Face تمرکز دارد و جزئیات استفاده از آن‌ها را در وظایف مختلف در سراسر NLP، پردازش صدا، و بینایی کامپیوتری توضیح می‌دهد.

فصل ۵ کتاب Mastering Large Language Models with Python به طور منحصربه‌فردی به یکپارچه‌سازی Cohere API در Google Sheets می‌پردازد، کاربرد LLMs را در تولید کد، که توسط مثال‌ها و تمرین‌های دنیای واقعی پشتیبانی می‌شود، نشان می‌دهد.

فصل ۶ استفاده هم افزایی از ترانسفورماتور‌ها و پایگاه‌های داده‌برداری را برای ایجاد سیستم‌های توصیه فیلم پویا معرفی می‌کند و پتانسیل ترکیب فناوری فراتر از سرگرمی را برجسته می‌کند.

فصل ۷ ربات‌های QA مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی می‌کند و جزئیات پیاده‌سازی آن‌ها و تأثیر تغییردهنده‌ای را که بر خدمات مشتری، آموزش و تحقیق دارند، توضیح می‌دهد.

فصل ۸ کمی کردن LLM‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد، و بینش‌هایی را برای سهولت دسترسی بیشتر و کارآمدتر کردن این مدل‌ها برای استفاده گسترده‌تر ارائه می‌دهد.

فصل‌های ۹ و ۱۰ کتاب Mastering Large Language Models with Python به تنظیم دقیق و ارزیابی LLM‌ها، ارائه روش‌ها و کاربرد‌های عملی برای افزایش عملکرد مدل می‌پردازند.

فصل ۱۱ به تشریح چشم انداز عملیاتی با LLMOps می‌پردازد و طرحی را برای استقرار و مدیریت LLM‌ها در مقیاس ارائه می‌دهد، به مدیریت داده‌ها، آموزش مدل و امنیت می‌پردازد.

فصل ۱۲ جزئیات پیاده‌سازی LLMOps را در عمل با استفاده از ابزار‌هایی مانند MLFlow در Databricks، با تأکید بر مدیریت چرخه عمر مدل و استنتاج بلادرنگ شرح می‌دهد.

فصل‌های ۱۳ و ۱۴ بر مهندسی سریع، از تکنیک‌های پایه تا الگو‌های طراحی پیشرفته تمرکز دارند، و چگونگی ایجاد اعلان‌های مؤثر برای تعاملات هوش مصنوعی بهینه را نشان می‌دهند.

فصل ۱۵ به ملاحظات اخلاقی و چارچوب‌های نظارتی پیرامون LLM می‌پردازد و از توسعه هوش مصنوعی مسئولانه حمایت می‌کند.

فصل ۱۶ به آینده نگاه می‌کند، روند‌های نوظهور، موارد استفاده، و تأثیر اجتماعی LLM‌ها، به ویژه از طریق دریچه هوش مصنوعی قابل تفسیر Trust-Interpretable Generative کاوش می‌کند.

با پایان کتاب Mastering Large Language Models with Python، خوانندگان نه تنها با زیربنای نظری LLM آشنا می‌شوند، بلکه به تجربه عملی لازم برای اجرای این مدل‌ها در سناریو‌های عملی نیز مجهز می‌شوند.

کتاب Mastering Large Language Models with Python که برای محققان هوش مصنوعی، متخصصان صنعت و دانشجویان دانشگاهی طراحی شده است، به عنوان یک راهنمای جامع برای پیمایش در دنیای‌امیدوارکننده و در عین حال پیچیده مدل‌های زبان بزرگ، راه را برای کاربرد‌های نوآورانه و شیوه‌های اخلاقی در حوزه هوش مصنوعی هموار می‌کند.

سرفصل‌های کتاب Mastering Large Language Models with Python:

• Cover Page
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication Page
• About the Author
• About the Technical Reviewers
• Acknowledgements
• Preface
• Errata
• Table of Contents
• 1. The Basics of Large Language Models and Their Applications
• 2. Demystifying Open-Source Large Language Models
• 3. Closed-Source Large Language Models
• 4. LLM APIs for Various Large Language Model Tasks
• 5. Integrating Cohere API in Google Sheets
• 6. Dynamic Movie Recommendation Engine Using LLMs
• 7. Document-and Web-based QA Bots with Large Language Models
• 8. LLM Quantization Techniques and Implementation
• 9. Fine-Tuning and Evaluation of LLMs
• 10. Recipes for Fine-Tuning and Evaluating LLMs
• 11. LLMOps – Operationalizing LLMs at Scale
• 12. Implementing LLMOps in Practice Using MLflow on Databricks
• 13. Mastering the Art of Prompt Engineering
• 14. Prompt Engineering Essentials and Design Patterns
• 15. Ethical Considerations and Regulatory Frameworks for LLMs
• 16. Towards Trustworthy Generative Al (A Novel Framework Inspired by Symbolic Reasoning)
• Index

جهت دانلود کتاب Mastering Large Language Models with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.