کتاب Introduction to Python and Large Language Models: A Guide to Language Models (مقدمه‌ای بر پایتون و مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای مدل‌های زبانی) به عنوان یک راهنمای جامع، شما را با دنیای هیجان‌انگیز مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها آشنا می‌کند.
این کتاب با زبانی ساده و روان، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی را برای شما قابل فهم می‌سازد. از مبانی پایتون گرفته تا ساختار پیچیده‌ی مدل‌های زبانی بزرگ، همه چیز را در این کتاب خواهید یافت.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Introduction to Python and Large Language Models را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Introduction to Python and Large Language Models:
در چشم‌انداز پویای فناوری، جایی که مرز بین داستان‌های علمی تخیلی و واقعیت محو می‌شود، ابزاری متحول‌کننده نهفته است: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM). این مدل‌ها، موتورهای پیچیده‌ی هوش مصنوعی، نه تنها تعامل ما با ماشین‌ها را دوباره تعریف کرده‌اند، بلکه راه‌های جدیدی را برای درک زبان انسان گشوده‌اند.
کتاب Introduction to Python and Large Language Models، که به هفت فصل جامع تقسیم شده است، هم به عنوان یک چراغ راه و هم به عنوان پلی برای کسانی که به سفری در دنیای پیچیده‌ی LLMها و کاربرد آن‌ها با استفاده از پایتون می‌پردازند، عمل می‌کند.
فصل اول، “تکامل و اهمیت مدل‌های زبانی بزرگ”، پایه را می‌ریزد. در اینجا، سفر خود را آغاز می‌کنیم و دنیای پیچیده اما جذاب پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ را آشکار می‌کنیم.
با بیش از 50 صفحه اختصاص داده شده به آماده‌سازی صحنه، این فصل هدف دارد تا به خواننده درک جامعی از تکامل، اهمیت و مفاهیم اساسی زیربنایی LLMها را ارائه دهد. از طریق کاوش دقیق موضوعاتی مانند پیش‌پردازش متن، توکن‌های کلمات، و تحلیل احساسات، ما جادو و مکانیزم LLMها و تأثیر آن‌ها در حوزه‌های مختلف را آشکار می‌کنیم.
فصل دوم، “مدل‌های زبانی بزرگ چیستند؟”، تمرکز را به ابزارهایی که کار با LLMها را ممکن می‌سازند، با تأکید ویژه بر “پایتون و چرا پایتون برای LLMها؟” جابه‌جا می‌کند. این فصل پایتون را، زبانی مترادف با سادگی و قدرت در دنیای برنامه‌نویسی، رمزگشایی می‌کند. از نحو پایه تا ویژگی‌های ظریف پایتون 3.11، خوانندگان دانش لازم برای پیمایش فصل‌های بعدی و بهره‌برداری از پایتون برای تلاش‌های LLM خود را به دست خواهند آورد.
در فصل سوم، “پایتون برای LLMها”، ما به قلب LLMها فرو می‌رویم، اجزای آن‌ها را تشریح می‌کنیم و کارکرد آن‌ها را درک می‌کنیم. این فصل همه چیز را از لایه‌های توکن‌سازی تا مکانیزم‌های توجه پوشش می‌دهد و بینش‌هایی در مورد ساختار فنی مدل‌هایی مانند GPT-4، BERT، و دیگران ارائه می‌دهد.
این فصلی است که برای تجهیز خوانندگان با درک عمیقی از نحوه پیش‌بینی توکن بعدی، یادگیری از چند مثال، و گاهی اوقات، توهم‌زنی توسط LLMها طراحی شده است.
فصل چهارم، “پایتون و رویکردهای برنامه‌نویسی دیگر”، یک راهنمای عملی برای بهره‌برداری از پایتون برای توسعه LLM است. در اینجا، خوانندگان با کتابخانه‌های، فریم‌ورک‌ها و پلتفرم‌های ضروری پایتون مانند Hugging Face و OpenAI API آشنا می‌شوند و استفاده از آن‌ها را در ساخت برنامه‌های قدرتمند شده توسط LLMها بررسی می‌کنند.
با تمرکز بر آماده‌سازی داده‌ها و نمایش مثال‌های اولیه ساخته شده با هر فریم‌ورک، این فصل گواهی بر نقش پایتون در دموکراتیزاسیون هوش مصنوعی است.
فصل پنجم، “بررسی کلی اجزای معماری‌های LLM”، با استفاده از کاربردهای عملی پایتون، تطبیق‌پذیری و پتانسیل LLMها را نشان می‌دهد. خوانندگان یاد خواهند گرفت که چگونه از LLMها برای وظایفی از جمله تولید متن تا چت‌بات‌ها استفاده کنند، که هر کدام با مثال‌های گام‌به‌گام همراه هستند.
این فصل از کتاب Introduction to Python and Large Language Models نه تنها قابلیت‌های LLMها را برجسته می‌کند، بلکه خوانندگان را به تصور و ایجاد برنامه‌های خود الهام می‌بخشد.
فصل ششم سند شما، با عنوان “کاربردهای LLMها در پایتون”، بررسی می‌کند که چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) در حوزه‌های مختلف، با تمرکز بر تولید متن و نوشتن خلاقانه، استفاده می‌شوند.
این فصل از کتاب Introduction to Python and Large Language Models جزئیات نحوه تولید متن انسان‌مانند توسط LLMها با استفاده از مدل‌هایی مانند RNNها و ترانسفورماتورها را ارائه می‌دهد. این فصل موارد استفاده کلیدی، از جمله ایجاد محتوا، چت‌بات‌ها، دستیاران مجازی، و افزایش داده‌ها را پوشش می‌دهد.
همچنین برجسته می‌کند که چگونه LLMها در وظایف نوشتن خلاقانه، طوفان فکری، ساخت دیالوگ، ساخت جهان، و ادبیات تجربی کمک می‌کنند.
علاوه بر این، این فصل ترجمه زبان، خلاصه‌سازی متن، و درک اسناد را مورد بحث قرار می‌دهد و بر تأثیر LLMها در بهبود دقت و کارایی در این حوزه‌ها تأکید می‌کند. در نهایت، این فصل مثالی از ساخت یک چت‌بات پرسش و پاسخ با استفاده از LLMها ارائه می‌دهد.
فصل هفتم کتاب Introduction to Python and Large Language Models بررسی می‌کند که چگونه از پایتون 3.11 و کتابخانه‌هایی مانند LangChain، Hugging Face، و سایرین برای توسعه برنامه‌های قدرتمند شده توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) استفاده می‌شود.
این فصل ویژگی‌های LangChain، مانند تعامل با مدل، اتصال داده، و حافظه را پوشش می‌دهد و توضیح می‌دهد که چگونه از این ابزارها برای ساخت برنامه‌ها استفاده کنید.
این فصل از کتاب Introduction to Python and Large Language Models همچنین ادغام‌ها و موارد استفاده LangChain را در صنایع مختلف، مانند پشتیبانی مشتری، دستیاران کدنویسی، مراقبت‌های بهداشتی، و تجارت الکترونیک، مورد بحث قرار می‌دهد و بر انعطاف‌پذیری آن در ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تأکید می‌کند.
کتاب Introduction to Python and Large Language Models دعوتی است به دنیایی که در آن درک با خلق تلاقی می‌کند. این کتاب برای ذهن‌های کنجکاوی است که مشتاق رمزگشایی زبان هوش مصنوعی هستند و برای خالقانی که آماده شکل دادن به آینده‌اند.
چه دانشجو باشید، مهندس نرم‌افزار، دانشمند داده، محقق یا کارشناس AI یا ML، یا صرفاً یک علاقه‌مند، سفر از طریق این صفحات شما را با دانش و مهارت‌های لازم برای شرکت در گفتگوی مداوم بین انسان و ماشین تجهیز خواهد کرد. به مرز زبان، یادگیری و تخیل خوش آمدید.
سرفصل‌های کتاب Introduction to Python and Large Language Models:
- Contents
- About the Author
- About the Technical Reviewer
- Acknowledgments
- Introduction
- Chapter 1: Evolution and Significance of Large Language Models
- Chapter 2: What Are Large Language Models?
- Chapter 3: Python for LLMs
- Chapter 4: Python and Other Programming Approaches
- Chapter 5: Basic Overview of the Components of the LLM Architectures
- Chapter 6: Applications of LLMs in Python
- Chapter 7: Harnessing Python 3.11 and Python Libraries for LLM Development
- Index
جهت دانلود کتاب Introduction to Python and Large Language Models می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.