Large Language Models ver ndern Softwareentwicklung, Forschung und Wirtschaft grundlegend. Doch die meisten Ressourcen erkl ren lediglich, wie bestehende Modelle verwendet werden.
Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Transformer, GPT-Modelle und Large Language Models mit Python und PyTorch selbst entwickeln, trainieren, optimieren und produktiv einsetzen.
Sie lernen Schritt f r Schritt:
- Die mathematischen Grundlagen moderner KI
- Tensoren, Tokenisierung und Embeddings
- Self Attention und Multi-Head Attention
- Transformer-Architekturen vollst ndig verstehen
- Eigene Sprachmodelle entwickeln
- Large Language Models trainieren
- Fine-Tuning effizient durchf hren
- Trainingsfehler erkennen und beheben
- Modellqualit t objektiv evaluieren
- Speicherverbrauch und Geschwindigkeit optimieren
- Halluzinationen reduzieren
- Produktionsreife KI-Anwendungen entwickeln
- Ein vollst ndiges End-to-End-Projekt umsetzen
Dieses Buch eignet sich besonders f r:
- Python-Entwickler
- Softwareentwickler
- Machine-Learning-Interessierte
- Data Scientists
- AI Engineers
- Informatikstudierende
- NLP-Entwickler
Anstatt fertige L sungen lediglich anzuwenden, entwickeln Sie ein tiefes Verst ndnis f r die Architektur moderner Sprachmodelle und setzen dieses Wissen unmittelbar in funktionierenden Python-Projekten um.
Mit zahlreichen Praxisbeispielen, verst ndlichen Erkl rungen und einer klaren Schritt-f r-Schritt-Struktur begleitet Sie dieses Buch vom ersten Konzept bis zur Entwicklung leistungsf higer, produktionsreifer KI-Systeme.