Name: LARGE LANGUAGE MODELS SELBST ENTWICKELN VOM TRANSFORMER ZUM EIGENEN GPT. Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler (en Alemán)
SKU: 67324607
Price: 26580.00 CLP
Availability: InStock
Author: Williams Waylon
ISBN: 9798258271006

portada LARGE LANGUAGE MODELS SELBST ENTWICKELN VOM TRANSFORMER ZUM EIGENEN GPT. Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler (en Alemán)

LARGE LANGUAGE MODELS SELBST ENTWICKELN VOM TRANSFORMER ZUM EIGENEN GPT. Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Independently published

Autor

Williams Waylon

Año

2026

Idioma

Alemán

N° páginas

134

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x0.7 cm

ISBN13

9798258271006

LARGE LANGUAGE MODELS SELBST ENTWICKELN VOM TRANSFORMER ZUM EIGENEN GPT. Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler (en Alemán)

Williams Waylon (Autor) · Independently published · Tapa Blanda

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Reseña del libro "LARGE LANGUAGE MODELS SELBST ENTWICKELN VOM TRANSFORMER ZUM EIGENEN GPT. Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler (en Alemán)"

Large Language Models selbst entwickeln
Vom Transformer zum eigenen GPT: Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler

Was wäre, wenn du nicht nur verstehen würdest, wie moderne KI-Systeme funktionieren - sondern selbst in der Lage wärst, ein eigenes Large Language Model von Grund auf zu entwickeln?

Dieses Buch ist kein oberflächlicher Überblick. Es ist ein praxisorientierter, tiefgehender Leitfaden für Entwickler, die bereit sind, die Technologie hinter GPT, Transformer-Architekturen und modernen Sprachmodellen wirklich zu durchdringen - und anzuwenden.

Statt abstrakter Theorie führt dich dieses Buch Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess: von den mathematischen Grundlagen über Embeddings und Attention-Mechanismen bis hin zur vollständigen Implementierung, dem Training und Deployment eines eigenen Sprachmodells mit Python und PyTorch.

Du wirst nicht nur lernen, wie ein LLM funktioniert - sondern warum jede Komponente existiert und wie sie zusammenspielt.

Im Laufe dieses Buches wirst du:

die Transformer-Architektur vollständig verstehen und selbst implementieren

eigene Tokenizer und Embeddings entwickeln

ein funktionierendes GPT-ähnliches Modell in PyTorch aufbauen

Trainingspipelines, Optimierungsstrategien und Regularisierungstechniken meistern

dein Modell effizient trainieren - selbst mit begrenzten Ressourcen

reale Anwendungen umsetzen, von Textgenerierung bis Deployment in produktiven Systemen

Dieses Buch richtet sich an Entwickler mit grundlegender Erfahrung in Python und Machine Learning, die bereit sind, den nächsten Schritt zu gehen. Es ist bewusst anspruchsvoll, klar strukturiert und darauf ausgelegt, echtes Verständnis zu vermitteln - nicht nur oberflächliches Wissen.

Am Ende hältst du mehr als nur Theorie in der Hand:
Du besitzt ein eigenes, funktionierendes Sprachmodell - und das Wissen, es weiterzuentwickeln.

Wenn du nicht länger nur Nutzer moderner KI sein willst, sondern verstehen und selbst erschaffen möchtest, ist dieses Buch dein entscheidender Schritt.

Dieses Buch trennt Konsumenten von Entwicklern.