کتاب Data Analysis with LLMs: Text, tables, images and sound (تجزیه و تحلیل داده با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): متن، جداول، تصاویر و صدا) به بررسی چگونگی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته برای تجزیه و تحلیل انواع مختلف داده‌ها، از جمله متن ساختارنیافته، داده‌های جدولی، تصاویر و صدا می‌پردازد. این کتاب با ارائه رویکردهای نوین و تکنیک‌های کاربردی، نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از قدرت درک زبان طبیعی و قابلیت‌های چندوجهی LLMها برای استخراج بینش‌های عمیق‌تر، شناسایی الگوهای پیچیده و خودکارسازی فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده استفاده کرد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data Analysis with LLMs را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Data Analysis with LLMs:
اولین بار که از یک مدل زبانی بزرگ استفاده کردم، تجربه‌ای تقریباً جادویی بود. هنوز اولین چتم با GPT-3 (که امروزه یک مدل قدیمی محسوب می‌شود) را به یاد دارم. برای اولین بار، به نظرم رسید که کامپیوترم واقعاً من را می‌فهمد و می‌تواند به طیف گسترده‌ای از ورودی‌های پیچیده به طور مناسب واکنش نشان دهد. از این گذشته، وظایف مختلفی، از تحلیل متن گرفته تا کدنویسی، به آن دادم و مدل توانست بر اساس دستورالعمل‌های من به تنهایی آنها را حل کند!
من به دنیایی عادت کرده بودم که در آن شبکه‌های عصبی باید برای وظایف بسیار تخصصی با استفاده از مقادیر زیادی داده آموزشی خاص وظیفه که باید به طور خسته‌کننده دستی برچسب‌گذاری می‌شد، آموزش داده می‌شدند، بنابراین این یک تغییر مطلق در بازی بود که دنیایی از امکانات جدید و هیجان‌انگیز را باز کرد.
من شیفته شدم و از آن زمان بخش بزرگی از حرفه خود را وقف بهره‌برداری از قابلیت‌های شگفت‌انگیز مدل‌های زبانی کرده‌ام. با داشتن پیشینه تحلیل داده، طبیعی بود که به مدل‌های زبانی از دیدگاه تحلیل داده نگاه کنم. چگونه می‌توانیم از مدل‌های زبانی برای استفاده حداکثری از مجموعه‌های داده خود استفاده کنیم؟ از زمانی که شروع به استفاده از مدل‌های زبانی کردم، تغییر بزرگی در انواع داده‌هایی که مدل‌های زبانی می‌توانند روی آنها اعمال شوند، رخ داده است.
مدل‌های مدرن که با تحلیل متن شروع کردند، دامنه خود را به ورودی‌های چندوجهی شامل تصاویر، صدا، ویدئو و متن گسترش داده‌اند. این امر آنها را به ابزاری ارزشمند برای هر نوع علم داده تبدیل می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد تا با تنها چند خط کد پایتون به همراه دستورالعمل‌هایی برای مدل به زبان طبیعی که وظیفه حل‌شده را توصیف می‌کند، خطوط لوله تحلیل پیچیده بسازند.
در کارم، به طور منظم با دانشمندان داده و کارگران داده‌ای ملاقات می‌کنم که می‌توانند از امکانات ارائه شده توسط مدل‌های زبانی به شدت سود ببرند. با این حال، ورود به این حوزه جدید می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
من مجبور شدم برای جمع‌آوری اطلاعات مورد نیاز برای استفاده از مدل‌های زبانی برای وظایف مختلف تحلیل داده، به پست‌های وبلاگ و آموزش‌های آنلاین تکیه کنم. این کتابی است که آرزو می‌کردم در ابتدای سفرم در اختیار داشتم. امیدوارم این کتاب برای شما مفید و لذت‌بخش باشد!
درباره کتاب Data Analysis with LLMs
این کتاب برای کمک به توسعه‌دهندگان در ساخت برنامه‌های کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده‌های چندوجهی با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته نوشته شده است. این کتاب مدل‌های زبانی و مهم‌ترین کتابخانه‌ها برای استفاده از آنها در پایتون را معرفی می‌کند. از طریق مجموعه‌ای از پروژه‌های کوچک، نشان می‌دهد که چگونه از مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل متن، داده‌های جدولی، داده‌های گراف، تصاویر، ویدئوها و فایل‌های صوتی استفاده کنیم.
با بحث در مورد موضوعاتی مانند مهندسی پرامپت، تنظیم دقیق و چارچوب‌های نرم‌افزاری پیشرفته، کتاب Data Analysis with LLMs شما را قادر می‌سازد تا به سرعت برنامه‌های کاربردی پیچیده تجزیه و تحلیل داده را با مدل‌های زبانی بسازید که مؤثر و مقرون به صرفه هستند.
چه کسی باید کتاب Data Analysis with LLMs را بخواند؟
چه توسعه‌دهنده نرم‌افزار، دانشمند داده یا علاقه‌مندی باشید که به تجزیه و تحلیل داده علاقه دارد، اگر می‌خواهید از توانایی‌های قدرتمند مدل‌های زبانی بزرگ برای انجام انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده استفاده کنید، این کتاب برای شما مناسب است. تجربه قبلی با مدل‌های زبانی ضروری نیست، زیرا این کتاب تمام مبانی را پوشش می‌دهد. با این حال، تجربه با پایتون، حداقل در سطح مبتدی، مفید است، زیرا این کتاب از پایتون برای تعامل با مدل‌های زبانی استفاده می‌کند.
سازماندهی کتاب Data Analysis with LLMs: یک نقشه راه
این کتاب دارای 10 فصل در سه بخش است. بخش 1 مدل‌های زبانی را معرفی می‌کند و اولین تصور از مزایای آنها برای تجزیه و تحلیل داده را ارائه می‌دهد:
- فصل 1 مدل‌های زبانی را معرفی می‌کند و توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان از آنها برای تجزیه و تحلیل داده استفاده کرد.
- فصل 2 شما را در یک چت با ChatGPT راهنمایی می‌کند و تجزیه و تحلیل متن و داده‌های جدولی را در رابط وب ChatGPT نشان می‌دهد.
بخش 2 کتاب Data Analysis with LLMs، کتابخانه پایتون OpenAI را معرفی می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه انواع مختلف داده را با استفاده از مدل‌های زبانی مستقیماً از پایتون تجزیه و تحلیل کنید:
- فصل 3 کتابخانه پایتون OpenAI را معرفی می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا درخواست‌ها را به مدل‌های زبانی ارسال کرده و رفتار آنها را به روش‌های مختلف پیکربندی کنند.
- فصل 4 نشان می‌دهد که چگونه از مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های متنی استفاده کنیم: به عنوان مثال، برای طبقه‌بندی اسناد متنی یا استخراج اطلاعات خاص.
- فصل 5 نشان می‌دهد که چگونه رابط‌های پرس و جو به زبان طبیعی را با استفاده از مدل‌های زبانی بسازیم و پرسش‌ها را به زبان طبیعی به پرس و جوهای رسمی ارجاع داده شده به جداول داده یا نمودارها ترجمه کنیم.
- فصل 6 نحوه استفاده از مدل‌های زبانی چندوجهی برای پردازش تصاویر یا داده‌های ویدئویی برای وظایفی مانند تشخیص شیء، پاسخ دادن به سؤال و شرح تصویر را شرح می‌دهد.
- فصل 7 چندین مورد استفاده از مدل‌های زبانی در تجزیه و تحلیل داده‌های صوتی را نشان می‌دهد: به عنوان مثال، رونویسی ضبط‌های صوتی، پیاده‌سازی رابط‌های پرس و جو صوتی یا ترجمه ورودی گفتاری به زبان‌های دیگر.
بخش 3 کتاب Data Analysis with LLMs موضوعات پیشرفته را پوشش می‌دهد و شما را قادر می‌سازد تا انتخاب مدل‌ها، پیکربندی‌ها و چارچوب‌های خود را بهینه کنید:
- فصل 8 به بحث در مورد ارائه‌دهندگان مختلف مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازد و یک نمای کلی کوتاه از مدل‌های ارائه شده و کتابخانه‌های پایتون مربوطه ارائه می‌دهد.
- فصل 9 روش‌هایی را نشان می‌دهد که می‌توان برای به حداقل رساندن هزینه‌های پردازش و به حداکثر رساندن کیفیت خروجی هنگام کار با مدل‌های زبانی استفاده کرد، از جمله بهینه‌سازی انتخاب مدل و تنظیمات پارامتر و تنظیم دقیق.
- فصل 10 چندین چارچوب نرم‌افزاری، به ویژه LangChain و LlamaIndex را مورد بحث قرار می‌دهد که می‌توان از آنها برای ساخت برنامه‌های کاربردی پیچیده بر روی مدل‌های زبانی بزرگ با سربار پیاده‌سازی کمتر استفاده کرد.
توصیه می‌شود با خواندن فصل 1 کتاب Data Analysis with LLMs شروع کنید، که اصطلاحات و مفاهیم مهم را معرفی می‌کند. اگر قبلاً از مدل‌های زبانی از طریق رابط‌های وب استفاده کرده‌اید، می‌توانید از فصل 2 صرف نظر کنید. بیشتر فصل‌های باقیمانده مبتنی بر کتابخانه پایتون OpenAI هستند. بنابراین ایده خوبی است که قبل از پرداختن به هر فصل بعدی کتاب Data Analysis with LLMs، فصل 3 را بخوانید. فصل‌های 4 تا 7 بر انواع مختلف داده تمرکز دارند و می‌توان آنها را به هر ترتیبی خواند. به طور مشابه، فصل‌های 8 تا 10 مستقل هستند و می‌توانید آنها را به هر ترتیبی مطالعه کنید.
سرفصل‌های کتاب Data Analysis with LLMs:
- Data Analysis with LLMs
- copyright
- contents
- dedication
- preface
- acknowledgments
- about this book
- about the author
- about the cover
- Part 1 Introducing language models
- 1 Analyzing data with large language models
- 2 Chatting with ChatGPT
- Part 2 Data analysis with language models
- 3 The OpenAl Python library
- 4 Analyzing text data
- 5 Analyzing structured data
- 6 Analyzing images and videos
- 7 Analyzing audio data
- Part 3 Advanced topics
- 8 GPT alternatives
- 9 Optimizing cost and quality
- 10 Software frameworks
جهت دانلود کتاب Data Analysis with LLMs می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.