大型语言模型（LLMs）已被证明是解决广泛任务的强大工具，企业也注意到了这一点。然而，从演示和原型过渡到成熟的应用可能会面临诸多挑战。本书旨在弥合这一差距，为从业者提供构建实用产品所需的工具、技术和策略，这些产品能够充分利用语言模型的能力。 经验丰富的机器学习研究员 Suhas Pai 提供了关于如何利用 LLMs 解决实际用例并应对常见故障模式的实用建议。您将全面深入了解语言模型的组成要素，探索诸如微调等定制技术，学习像 RAG（检索增强生成）和代理等应用范式，以及更多内容。 * 了解如何为训练和微调准备数据集

培养对 Transformer 架构及其变体的直觉

将预训练语言模型适配到您自己的领域和用例

学习微调、领域适应和推理优化的有效技术

将语言模型与外部工具和数据接口，并将其集成到现有软件生态系统中