Строим LLM с нуля
A

Строим LLM с нуля

LLM
LLM GPT PyTorch machine learning deep learning neural networks AI development
Автор
Себастьян Рашка
Издательство
Питер
Год
2025
Язык
Русский
48
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Делип Рао, Брайан Макмахан

Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

Обработка естественного языка в действии. 2-е издание

Обработка естественного языка в действии. 2-е издание

Хобсон Лейн, Мария Дышель

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

Тиаго Антао

Разработка с ИИ: как эффективно использовать ChatGPT и Copilot

Разработка с ИИ: как эффективно использовать ChatGPT и Copilot

Нэйтан Б. Крокер

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Кайл Галлатин, Крис Элбон

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда

Алгоритмы и структуры данных на Python

Алгоритмы и структуры данных на Python

Cuantum Technologies

Рекомендательные системы на основе больших языковых моделей. Полный цикл создания: от предобучения до развертывания интеллектуальных агентов

Рекомендательные системы на основе больших языковых моделей. Полный цикл создания: от предобучения до развертывания интеллектуальных агентов

Лю Лу, Чжан Юйцзюнь