Transformer, BERT, and GPT: Including ChatGPT and Prompt Engineering
Книга представляет собой подробное руководство по современным архитектурам нейронных сетей, лежащим в основе генеративного ИИ. Автор последовательно разбирает принципы работы трансформеров, начиная с механизма внимания и заканчивая практическими аспектами применения моделей BERT и GPT. Особое внимание уделяется практическому использованию этих моделей для решения задач обработки естественного языка, включая генерацию текста, анализ тональности и вопросно-ответные системы.
В книге рассматриваются ключевые концепции генеративного ИИ, различия между генеративными и диалоговыми системами, а также экосистема современных инструментов, таких как ChatGPT, DALL-E и платформы от OpenAI, DeepMind, Cohere и Hugging Face. Автор объясняет, как работают предобученные модели, и показывает, как их адаптировать под конкретные задачи с помощью тонкой настройки и промпт-инжиниринга.
Отдельный раздел посвящен практическим аспектам работы с моделями: выбор подходящей архитектуры, оценка качества, обработка ограничений и этические вопросы. Читатель научится создавать эффективные промпты для ChatGPT и других LLM, а также узнает о лучших практиках их применения в реальных проектах.
Книга ориентирована на разработчиков, исследователей и студентов, имеющих базовые знания в области машинного обучения и Python. Она сочетает теоретические основы с практическими примерами и кодом, что позволяет быстро приступить к работе с современными моделями.
Издание содержит множество иллюстраций, примеров кода и практических заданий, что делает его ценным ресурсом для самостоятельного изучения и использования в учебных курсах.
