Boken "Demystifying Large Language Models" er en grundig veiledning som har som mål å avmystifisere verden av transformatorer – arkitekturen som driver store språkmodeller (LLMer) som GPT og BERT. Denne boken tar deg gjennom grunnleggende konsepter i PyTorch og matematiske fundamenter, og gir deg muligheten til å implementere en transformator fra bunnen av. Her får du en dyp forståelse av hvordan disse modellene fungerer. Men dette er bare begynnelsen. Forbered deg på å utforske prosessen med å forhåndstrene din egen transformator, avdekke kraften i overføringslæring for å finjustere LLMer til dine spesifikke bruksområder. Boken tar for seg avanserte teknikker som PEFT (Prompting for Efficient Fine-Tuning) og LoRA (Low-Rank Adaptation) for finjustering, samt RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) for å detoxifisere LLMer og gjøre dem i samsvar med menneskelige verdier og etiske normer. Bli med på reisen inn i distribusjonen av LLMer, der du lærer hvordan du kan bringe disse banebrytende språkmodellene ut i den virkelige verden, enten ved å integrere dem i skyplattformer eller optimalisere dem for kantenheter. Denne delen sikrer at du er godt rustet til å håndtere de nyeste teknologiene innen språkmodeller.
