menu
{ "item_title" : "Large Language Models Selbst Entwickeln Vom Transformer Zum Eigenen Gpt", "item_author" : [" Williams Waylon "], "item_description" : "Large Language Models selbst entwickelnVom Transformer zum eigenen GPT: Praxisleitfaden mit Python & PyTorch f r fortgeschrittene Entwickler Was w re, wenn du nicht nur verstehen w rdest, wie moderne KI-Systeme funktionieren - sondern selbst in der Lage w rst, ein eigenes Large Language Model von Grund auf zu entwickeln? Dieses Buch ist kein oberfl chlicherberblick. Es ist ein praxisorientierter, tiefgehender Leitfaden f r Entwickler, die bereit sind, die Technologie hinter GPT, Transformer-Architekturen und modernen Sprachmodellen wirklich zu durchdringen - und anzuwenden. Statt abstrakter Theorie f hrt dich dieses Buch Schritt f r Schritt durch den gesamten Prozess: von den mathematischen Grundlagenber Embeddings und Attention-Mechanismen bis hin zur vollst ndigen 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 vollst ndig verstehen und selbst implementieren eigene Tokenizer und Embeddings entwickeln ein funktionierendes GPT- hnliches 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 n chsten Schritt zu gehen. Es ist bewusst anspruchsvoll, klar strukturiert und darauf ausgelegt, echtes Verst ndnis zu vermitteln - nicht nur oberfl chliches Wissen. Am Ende h ltst du mehr als nur Theorie in der Hand: Du besitzt ein eigenes, funktionierendes Sprachmodell - und das Wissen, es weiterzuentwickeln. Wenn du nicht l nger nur Nutzer moderner KI sein willst, sondern verstehen und selbst erschaffen m chtest, ist dieses Buch dein entscheidender Schritt. Dieses Buch trennt Konsumenten von Entwicklern.", "item_img_path" : "https://covers3.booksamillion.com/covers/bam/9/79/825/827/9798258271006_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "14.99", "online_price" : "14.99", "our_price" : "14.99", "club_price" : "14.99", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }
Large Language Models Selbst Entwickeln Vom Transformer Zum Eigenen Gpt|Williams Waylon

Large Language Models Selbst Entwickeln Vom Transformer Zum Eigenen Gpt : Praxisleitfaden mit Python & PyTorch für fortgeschrittene Entwickler

local_shippingShip to Me
In Stock.
FREE Shipping for Club Members help

Overview

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

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

Dieses Buch ist kein oberfl chlicher berblick. Es ist ein praxisorientierter, tiefgehender Leitfaden f r Entwickler, die bereit sind, die Technologie hinter GPT, Transformer-Architekturen und modernen Sprachmodellen wirklich zu durchdringen - und anzuwenden.

Statt abstrakter Theorie f hrt dich dieses Buch Schritt f r Schritt durch den gesamten Prozess: von den mathematischen Grundlagen ber Embeddings und Attention-Mechanismen bis hin zur vollst ndigen 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 vollst ndig verstehen und selbst implementieren

eigene Tokenizer und Embeddings entwickeln

ein funktionierendes GPT- hnliches 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 n chsten Schritt zu gehen. Es ist bewusst anspruchsvoll, klar strukturiert und darauf ausgelegt, echtes Verst ndnis zu vermitteln - nicht nur oberfl chliches Wissen.

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

Wenn du nicht l nger nur Nutzer moderner KI sein willst, sondern verstehen und selbst erschaffen m chtest, ist dieses Buch dein entscheidender Schritt.

Dieses Buch trennt Konsumenten von Entwicklern.

This item is Non-Returnable

Details

  • ISBN-13: 9798258271006
  • ISBN-10: 9798258271006
  • Publisher: Independently Published
  • Publish Date: April 2026
  • Dimensions: 9.21 x 6.14 x 0.29 inches
  • Shipping Weight: 0.44 pounds
  • Page Count: 134

Related Categories

You May Also Like...

    1

BAM Customer Reviews