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Okładka: Grandes modelos de lenguaje: una guía práctica (Spanish Edition). Comprensión y generación del lenguaje

Grandes modelos de lenguaje: una guía práctica (Spanish Edition). Comprensión y generación del lenguaje

Autor: Jay Alammar, Maarten Grootendorst

ebook

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Wydawca
O'Reilly Media
Rodzaj
ebook
Stron
428
Data wydania
2026-07-01
ISBN
9781098180102

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Opis

La IA ha adquirido nuevas y sorprendentes capacidades lingüísticas en los últimos ańos. Impulsados por los rápidos avances en Deep Learning, los sistemas de IA lingüística son capaces de escribir y comprender textos mejor que nunca. Esta tendencia está dando lugar a nuevas funciones, productos e industrias enteras. A través de la naturaleza visualmente educativa de este libro, los lectores aprenderán herramientas prácticas y conceptos que necesitan para utilizar estas capacidades hoy en día.

Aprenderás a utilizar modelos de lenguaje de gran tamańo previamente entrenados para casos de uso como la redacción publicitaria y la síntesis; a crear sistemas de búsqueda semántica que van más allá de la coincidencia de palabras clave; y a utilizar bibliotecas existentes y modelos previamente entrenados para la clasificación, búsqueda y agrupación de textos. Este libro también te ayuda a:

Comprender la arquitectura de los modelos de lenguaje Transformer que destacan en la generación y representación de texto.

  • Comprender la arquitectura de los modelos de lenguaje Transformer que destacan en la generación y representación de texto.
  • Construir canalizaciones avanzadas de LLM para agrupar documentos de texto y explorar los temas que tratan
  • Construir motores de búsqueda semántica que vayan más allá de la búsqueda por palabras clave, utilizando métodos como la recuperación densa y los reordenadores.
  • Explora cómo se pueden utilizar los modelos generativos, desde la ingeniería de prompts hasta la generación aumentada por recuperación.
  • Obtén una comprensión más profunda de cómo entrenar LLMs y optimizarlos para aplicaciones específicas utilizando el ajuste fino de modelos generativos, el ajuste fino contrastivo y el aprendizaje en contexto.

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