Machine learning Interview

Forwarded from Machinelearning

📌 Практическое руководство по "подводным камням" больших языковых моделей с примерами.

Открытый препринт книги Тарсиса Соуза (Tharsis Souza), PhD Лондонсого университета, в которой представлен критический анализ проблем и ограничений, возникающих у инженеров и руководителей технических проектов при разработке приложений на основе LLM.

Цель книги, по заявлению автора – помочь создавать надежные и безопасные системы на основе LLM, избегая распространенных ошибок.

Она ориентирована на разработчиков, технических менеджеров проектов и технических руководителей, стремящихся к углубленному пониманию и преодолению практических трудностей, связанных с внедрением LLM.

В отличие от преобладающего дискурса, акцентирующего возможности LLM, книга сосредоточена на практических сложностях и потенциальных ошибках реализации, предлагая подробное руководство по их преодолению.

В книге рассматриваются проблемы: структурной ненадежности, управления входными данными, тестирования, аспектов безопасности и элайнмента, зависимости от поставщиков и оптимизации затрат.

Книга сопровождается репозиторием с практическими примерами на Python, анализом реальных сценариев и решений.

▶️ Содержание:

🟢Предисловие
🟢О книге
🟢Глава 1: Пробелы в оценках
🟢Глава 2: Структурированный вывод
🟢Глава 3: Управление входными данными
🟢Глава 4: Безопасность
🟢Глава 5: Элайнмент на основе предпочтений
🟢Глава 6: Локальные модели на практике
🟠Глава 7: Парадокс снижения стоимости (не опубликовано)
🟠Глава 8: Границы (не опубликовано)
🟠Приложение: Инструменты и ресурсы (не опубликовано)

🟡Страница проекта
🖥Github.com


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Book #Tutorial

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1579

4.0K viewsFeb 19 at 17:10

📌 Практическое руководство по "подводным камням" больших языковых моделей с примерами.

Открытый препринт книги Тарсиса Соуза (Tharsis Souza), PhD Лондонсого университета, в которой представлен критический анализ проблем и ограничений, возникающих у инженеров и руководителей технических проектов при разработке приложений на основе LLM.

Цель книги, по заявлению автора – помочь создавать надежные и безопасные системы на основе LLM, избегая распространенных ошибок.

Она ориентирована на разработчиков, технических менеджеров проектов и технических руководителей, стремящихся к углубленному пониманию и преодолению практических трудностей, связанных с внедрением LLM.

В отличие от преобладающего дискурса, акцентирующего возможности LLM, книга сосредоточена на практических сложностях и потенциальных ошибках реализации, предлагая подробное руководство по их преодолению.

В книге рассматриваются проблемы: структурной ненадежности, управления входными данными, тестирования, аспектов безопасности и элайнмента, зависимости от поставщиков и оптимизации затрат.

Книга сопровождается репозиторием с практическими примерами на Python, анализом реальных сценариев и решений.

▶️ Содержание:

🟢Предисловие
🟢О книге
🟢Глава 1: Пробелы в оценках
🟢Глава 2: Структурированный вывод
🟢Глава 3: Управление входными данными
🟢Глава 4: Безопасность
🟢Глава 5: Элайнмент на основе предпочтений
🟢Глава 6: Локальные модели на практике
🟠Глава 7: Парадокс снижения стоимости (не опубликовано)
🟠Глава 8: Границы (не опубликовано)
🟠Приложение: Инструменты и ресурсы (не опубликовано)

🟡Страница проекта
🖥Github.com


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Book #Tutorial