کتاب The Big Book of Generative AI راهنمایی جامع برای یادگیری، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) ارائه می‌دهد. این کتاب برای کسب‌وکارها و متخصصانی طراحی شده که به دنبال توسعه برنامه‌های مبتنی بر GenAI با کیفیت تولیدی هستند.
محورهای اصلی کتاب:
- مدل‌های پایه (Foundation Models):
بررسی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT و Llama2 و معرفی مدل پیشرفته DBRX که قابلیت‌های متن‌باز و انعطاف‌پذیری بالایی دارد. - مهندسی درخواست (Prompt Engineering):
یادگیری نحوه طراحی درخواست‌های بهینه برای استخراج بهترین نتایج از مدل‌های هوش مصنوعی. این بخش شامل مثال‌هایی از تحلیل خودکار نظرات کاربران است. - تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG):
استفاده از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته برای بهبود پاسخ‌های مدل‌ها. مثال‌هایی مانند استفاده در چت‌بات‌ها و سیستم‌های پشتیبانی مشتری ارائه شده است. - آموزش و شخصی‌سازی مدل‌ها (Fine-Tuning):
توضیح چگونگی آموزش مدل‌ها بر اساس داده‌های خاص سازمانی برای بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌ها. مثال‌های عملی مانند ایجاد مدل سفارشی برای تولید اسناد بررسی شده است. - ارزیابی و بهینه‌سازی (Evaluation):
معرفی روش‌های ارزیابی مدل‌ها و ارائه بهترین شیوه‌ها برای بهبود کارایی و دقت. - کاربردهای عملی GenAI:
از تحلیل نظرات محصولات تا بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی، کاربردهای متنوع این فناوری بررسی شده است.
اگر به دنبال منبعی جامع برای یادگیری و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد هستید، این کتاب با ویژگی‌های برجسته خود انتخابی بی‌نظیر است:
- تمرکز عملی: ارائه راهکارهای قابل‌اجرا برای پیاده‌سازی GenAI در محیط‌های واقعی.
- کاهش هزینه‌ها: آموزش تکنیک‌هایی برای استفاده بهینه از منابع و کاهش هزینه‌های پردازشی.
- ابزارهای پیشرفته: معرفی ابزارهایی مانند Unity Catalog و Databricks Vector Search برای مدیریت حرفه‌ای داده‌ها و مدل‌ها.
- مناسب برای متخصصان: طراحی شده برای افرادی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در حوزه هوش مصنوعی هستند.