Konzepte und Anwendungen
Die Autoren, die bereits Millionen von Entwickler*innen mit ihren beliebten Blogs unterstützt haben, erklären sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch praktische Einsatzmöglichkeiten. Das Buch behandelt zentrale Themen der Sprachverarbeitung wie Textklassifikation, Suche, Clusterbildung und führt Sie darüber hinaus in die Sprachgenerierung ein – von den Grundlagen des Prompt Engineerings bis hin zur Retrieval Augmented Generation (RAG).
Sie erfahren, wie vortrainierte Transformer-LLMs, wie beispielsweise jene von Hugging Face, für Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Text Clustering oder Topic Modeling eingesetzt werden können. Weiterhin werden moderne Ansätze wie das LangChain-Framework, Semantic Search und multimodale LLMs praxisnah vorgestellt. Fortgeschrittene Themen wie das Training und die Optimierung von Modellen runden das Angebot ab.
Praktischer Nutzen und Lernunterstützung
Ein besonderes Highlight des Buches ist die enge Verzahnung von Theorie und Praxis. Um den Lernprozess zu erleichtern, steht der gesamte Code des Buchs auf Google Colab zur Verfügung – so können Sie die vorgestellten Beispiele direkt ausprobieren und in Ihre eigenen Projekte integrieren.
Tauchen Sie ein in das Innenleben der LLMs, lernen Sie ihre Architekturen, Einsatzbereiche, Trainingsmethoden und Feintuning-Techniken kennen und entdecken Sie die spannenden Möglichkeiten, die diese Technologie bietet. Dieses Buch ist die ideale Ausgangsbasis für alle, die sich fundiert und praxisnah mit den Potenzialen der LLMs auseinandersetzen möchten.
