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portada Grandes modelos de lenguaje: una guía práctica (Spanish Edition). Comprensión y generación del lenguaje
Formato
Libro Físico
Editorial
Año
2026
Idioma
Español
N° páginas
452
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
9x7 cm
ISBN13
9781098180119

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

Jay Alammar;Maarten Grootendorst (Autor) · O'Reilly Media · Tapa Blanda

Grandes modelos de lenguaje: una guía práctica (Spanish Edition). Comprensión y generación del lenguaje - Jay Alammar;Maarten Grootendorst

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

La IA ha adquirido nuevas y sorprendentes capacidades lingüísticas en los últimos años. 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 tamaño 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.

Opiniones del libro

Preguntas frecuentes sobre el libro

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El libro está escrito en Español.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.

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