Sviluppare Large Language Model. Costruire da zero LLM su misura
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Raschka, Sebastian

Sviluppare Large Language Model. Costruire da zero LLM su misura

Abstract: La creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Model - LLM) rappresenta una delle possibilità più avanzate e affascinanti nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Questo manuale spiega in maniera pratica come affrontare la sfida partendo da zero.Il testo affronta ogni fase del processo: dalla pianificazione e codifica delle componenti del modello alla preparazione dei dataset per l'addestramento. Vengono esplorati metodi di pre-training su un corpus generale e di fine-tuning per compiti specifici, come la classificazione di testi. Un approfondimento è poi dedicato all'integrazione di pesi pre-addestrati e all'utilizzo del feedback umano per ottimizzare l'output del modello.Una guida ricca di esempi ed esercizi, per comprendere e implementare i meccanismi alla base dei modelli di intelligenza artificiale generativa più utilizzati e capire come sfruttarne al meglio le potenzialità.


Titolo e contributi: Sviluppare Large Language Model. Costruire da zero LLM su misura

Pubblicazione: Apogeo, 23/06/2025

EAN: 9788850339006

Data:23-06-2025

Nota:
  • Lingua: italiano
  • Formato: EPUB con DRM Adobe

Nomi:

Dati generali (100)
  • Tipo di data: data di dettaglio
  • Data di pubblicazione: 23-06-2025

La creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Model - LLM) rappresenta una delle possibilità più avanzate e affascinanti nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Questo manuale spiega in maniera pratica come affrontare la sfida partendo da zero.Il testo affronta ogni fase del processo: dalla pianificazione e codifica delle componenti del modello alla preparazione dei dataset per l'addestramento. Vengono esplorati metodi di pre-training su un corpus generale e di fine-tuning per compiti specifici, come la classificazione di testi. Un approfondimento è poi dedicato all'integrazione di pesi pre-addestrati e all'utilizzo del feedback umano per ottimizzare l'output del modello.Una guida ricca di esempi ed esercizi, per comprendere e implementare i meccanismi alla base dei modelli di intelligenza artificiale generativa più utilizzati e capire come sfruttarne al meglio le potenzialità.

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