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IA generativa y LLM para principiantes

por Baum, David.
Series: For Dummies. Editor: Estados unidos : Wiley , 2024Edición: 1 Ed.Descripción: iv, 52 paginas. Mapas, Graficos.ISBN: 9781394238422.Otro título: IA generativa y LLM para Dummies.Tema(s): Inteligencia Artificial | LLM (modelos de lenguaje en IA) | Lenguajes de programación (Computadores) | Programa de Ingeniería de SistemasRecursos en línea: Acceso online exclusivo para comunidad Unicoc.
Contenidos:
CAPÍTULO 1: Presentamos la generación de IA y el papel de los datos. -- Presentación de LLM y modelos básicos. -- Transformando el panorama de la IA. -- Explicando la importancia de la IA generativa para la empresa. -- Seguridad versus facilidad de uso. -- CAPÍTULO 2: Comprender los modelos de lenguaje grandes. -- Revisión de la tecnología detrás de los LLM. -- Identificación de herramientas y marcos de desarrollo. -- Ampliar la gobernanza para todos los tipos de datos. -- CAPÍTULO 3: Ciclo de vida del proyecto de la aplicación LLM. -- Adaptación de los LLM a su caso de uso. -- Indicaciones de ingeniería. -- Implementación de aplicaciones LLM. -- CAPÍTULO 4: Poner en producción las aplicaciones LLM. -- Adaptación de canales de datos. -- Procesamiento para inferencia. -- Creación de interfaces de usuario. -- Simplificando el desarrollo y la implementación. -- CAPÍTULO 5: Revisión de seguridad y ética Consideraciones. -- Reconocer los riesgos del código abierto. -- CAPÍTULO 6: Cinco pasos hacia la IA generativa. -- Construir una base de datos. -- Medir, aprender, celebrar.
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Libro electrónico Libro electrónico
Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte

Campus Norte

Biblioteca de la Institución Universitaria Colegios de Colombia

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CAPÍTULO 1: Presentamos la generación de IA y el papel de los datos. -- Presentación de LLM y modelos básicos. -- Transformando el panorama de la IA. -- Explicando la importancia de la IA generativa para la empresa. -- Seguridad versus facilidad de uso. -- CAPÍTULO 2: Comprender los modelos de lenguaje grandes. -- Revisión de la tecnología detrás de los LLM. -- Identificación de herramientas y marcos de desarrollo. -- Ampliar la gobernanza para todos los tipos de datos. -- CAPÍTULO 3: Ciclo de vida del proyecto de la aplicación LLM. -- Adaptación de los LLM a su caso de uso. -- Indicaciones de ingeniería. -- Implementación de aplicaciones LLM. -- CAPÍTULO 4: Poner en producción las aplicaciones LLM. -- Adaptación de canales de datos. -- Procesamiento para inferencia. -- Creación de interfaces de usuario. -- Simplificando el desarrollo y la implementación. -- CAPÍTULO 5: Revisión de seguridad y ética Consideraciones. -- Reconocer los riesgos del código abierto. -- CAPÍTULO 6: Cinco pasos hacia la IA generativa. -- Construir una base de datos. -- Medir, aprender, celebrar.

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