Große Sprachmodelle: Die schwierigen Teile (German Edition)
by Thársis T. P. Souza, Jonathan K. Regenstein
Kapitel 1. Grundprinzipien : Was du beachten solltest, bevor du mit LLMs loslegst
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Freiheit ist etwas, das stirbt, wenn man es nicht nutzt.
Hunter S. Thompson
Große Sprachmodelle (LLMs) stellen einen echten Wendepunkt dar, was Software leisten kann und wie wir Anwendungen entwickeln. LLMs können Kontexte verstehen, Muster in Dokumenten erkennen, schlüssige Erklärungen generieren und sich an nuancierte Anfragen anpassen – ohne starre Regelsätze oder umfangreiche Trainingsdaten. Die Fähigkeiten sind bemerkenswert, und Open-Source-Tools haben diese Technologie für Unternehmen jeder Größe und Einzelpersonen mit jedem Budget zugänglich gemacht. Unser Ziel in diesem Buch ist es, euch mit den Open-Source-Frameworks auszustatten, um diese Technologie erfolgreich zu implementieren und die üblichen Fallstricke zu vermeiden, die uns in die Irre führen können.
In den folgenden Kapiteln führen wir euch durch Diskussionen, praktische Beispiele und reproduzierbare Code-Abläufe, die euch helfen, euch in dieser Welt zurechtzufinden. Wir legen den Schwerpunkt nicht nur auf LLMs, sondern auf die Entwicklung von sogenannten LLM-basierten Anwendungen, oder LLMBAs. Wir sind der Überzeugung, dass die schwierigen Aspekte von LLMs erst dann zum Tragen kommen, wenn wir sie auf reale, lösbare Probleme anwenden.
Bevor wir jedoch mit der Entwicklung beginnen, wollen wir uns ...
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