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Escrito por dois especialistas renomados, este guia indispensável prepara leitores de todos os níveis de habilidade para navegar LLMs com sucesso - Sudheer Chava, professor titular da cátedra Alton M. Costley e diretor, Financial Services Innovation Lab, Georgia Tech.
Este livro aborda, de forma criteriosa e com embasamento prático, os desafios que realmente importam nos sistemas de LLM do mundo real - Tomaso Aste, professor titular de ciência da complexidade, Universidade de Londres Os LLMs (large language models, grandes modelos de linguagem) transformaram o processamento de linguagem natural, mas implantá-los em aplicações introduz inúmeros desafios técnicos.
LLMs: As Partes Difíceis oferece uma análise clara e prática das limitações que desenvolvedores e engenheiros de IA enfrentam ao construir aplicações baseadas em LLM. Com foco nas armadilhas de implementação (e não apenas nas capacidades), este livro fornece estratégias práticas, apoiadas por código Python reproduzível e por ferramentas open source.
Os leitores aprenderão a superar os principais obstáculos na avaliação, no gerenciamento de contexto, nos testes e na segurança de aplicações baseadas em LLMs.
Projetado para desenvolvedores e líderes técnicos de produtos, este guia enfatiza soluções práticas para problemas do mundo real e promove uma compreensão fundamentada das restrições e compensações (trade-offs) dos LLMs.
Projete estratégias de teste e avaliação para sistemas não determinísticos;
Gerencie contexto, RAG e recuperação de contextos longos;
Lide com a inconsistência nas saídas e com a falta de confiabilidade estrutural;
Implemente estruturas de segurança e moderação de conteúdo;
Explore os desafios de alinhamento e técnicas de mitigação de riscos;
Use modelos open source localmente.
CARACTERÍSTICAS
Formato
BROCHURA
Número de Páginas
344
Subtítulo
LLMs - As Partes Difíceis: Soluções open source de IA para as armadilhas mais comuns
