Denne åpne boken gir en grundig oversikt over den nyeste forskningen og anvendelsene av Foundation Models, og henvender seg til lesere med kjennskap til grunnleggende konsepter innen Natural Language Processing (NLP). I løpet av de siste årene har det blitt utviklet et revolusjonerende nytt paradigme for trening av modeller innen NLP. Disse modellene trenes først på store samlinger av tekstdokumenter for å tilegne seg generell syntaktisk kunnskap og semantisk informasjon. Deretter finjusteres de for spesifikke oppgaver, som de ofte kan løse med overmenneskelig nøyaktighet. Når modellene er store nok, kan de instrueres ved hjelp av prompts for å løse nye oppgaver uten videre finjustering. Videre kan de anvendes på et bredt spekter av forskjellige medier og problemområder, fra bilde- og videobehandling til læring av robotkontroll. Fordi de gir en mal for å løse mange oppgaver innen kunstig intelligens, har de blitt omtalt som Foundation Models. Boken inneholder også en kort introduksjon til grunnleggende NLP-modeller.
