Building LLMs with PyTorch: A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch

Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию продвинутых моделей искусственного интеллекта, включая большие языковые модели (LLM), с использованием фреймворка PyTorch. Автор, опытный инженер в области AI/ML, ставит своей целью сделать сложные концепции машинного обучения и генеративного ИИ доступными для широкой аудитории.

Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начинается с основ Python и линейной регрессии, постепенно переходя к реализации рекуррентных (RNN) и сверточных нейронных сетей (CNN) на реальных примерах, таким как детекция объектов. Основной фокус — на построении генеративных моделей ИИ, включая переводчики и миниатюрные LLM, с нуля.

Особенность подхода — минимализм в теории и математике. Автор сознательно упрощает формулы, делая акцент на практическом применении для инженеров, архитекторов, студентов и предпринимателей. PyTorch выбран как наиболее удобный и «программистский» фреймворк для работы с ИИ.

Издание состоит из 14 глав и предназначено для тех, кто хочет начать путь в AI, понять, как модифицировать существующие модели или создавать собственные. Книга подойдет как новичкам, так и практикующим специалистам, желающим углубить знания в области генеративного ИИ и LLM с использованием PyTorch.