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Large Language Models: A Deep Dive: Bridging Theory and Practice
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Dettagli del prodotto
| Publisher | Springer |
| Publication date | August 21, 2024 |
| Edition | 2024th |
| Language | English |
| Print length | 506 pages |
| ISBN-10 | 3031656466 |
| ISBN-13 | 978-3031656460 |
| Item Weight | 2.51 pounds (1.14 kg) |
| Dimensions | 7 x 1.13 x 10 inches (17.8 x 2.9 x 25.4 cm) |
A chi è consigliato?
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AI Researchers
Ideal for researchers seeking deep theoretical insights into large language models and their practical applications in various fields.
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Data Scientists
Data scientists will benefit from the exploration of model training, fine-tuning, and dataset considerations discussed in the book.
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Students in AI
Students studying AI or machine learning will find this resource invaluable for understanding the complexities of model behavior.
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Beginners in AI
Not suitable for complete beginners due to the advanced level of theoretical concepts and technical jargon presented.
DESCRIZIONE DEL PRODOTTO
Large Language Models: A Deep Dive: Bridging Theory and Practice
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Intelligence & Semantics Editorial Review
Large Language Models: A Deep Dive: Bridging Theory and Practice offers an insightful exploration of LLMs, authored by Uday Kamath and team. This comprehensive work delves into theoretical frameworks while also emphasizing practical applications, making it a vital resource for students, researchers, and practitioners alike. Readers have praised the book for its ethical discussions on AI concerns, such as bias and fairness, which are highly relevant in today’s technology landscape. Furthermore, the Google Colab library included is beneficial for practical experimentation, enhancing the learning experience. Despite some comments on the print quality, the richness of content makes this book an essential addition for anyone invested in AI and machine learning.
Recensioni e valutazioni dei clienti
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Vantaggi
- Comprehensive coverage of LLM theory and practice
- Strong emphasis on ethical considerations in AI
- Includes practical methods with real-life code snippets
- Ideal resource for students and AI practitioners
- Google Colab integration for hands-on learning
Contro
- Print quality could be improved for better readability
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Caratteristiche e benefici
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- Gain insights into design, training, and application of LLMs.
- Learn over 100 state-of-the-art techniques including fine-tuning and reinforcement learning.
- Access over 200 datasets to empower diverse LLM applications.
- Understand and address ethical challenges such as bias and fairness.
- Hands-on tutorials to operationalize and deploy LLMs effectively.
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