LLM, Transformer, RAG AI (audiolibro)

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Tu Code Et
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Prezzo:
€ 3,98
COMPRA AUDIOLIBRO
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Lingua: en
Editore: Et Tu Code
Codice EAN: 9798882446481
Anno pubblicazione: 2024
Durata (hh:mm:ss): 09:29:35
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Note legali

NOTE LEGALI

a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso
b) Informazioni sul prezzo
Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione
Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina.
I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese.
Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc.
Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine.
In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi.
c) Disponibilità
I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita.

Disponibilità immediata
L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" )
L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Prenotazione libri scolastici
Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto.

Attualmente non disponibile
L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile.

Difficile reperibilità
Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato.
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Descrizione

Explore the world of language models with "LLM, Transformer, RAG AI: Mastering Large Language Models, Transformer Models, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) Technology." Dive into the fundamentals of language model development, from Natural Language Processing basics to choosing the right framework. Learn the intricacies of data collection and preprocessing, model architecture design, and the art of training and fine-tuning. Discover crucial aspects like evaluation metrics, validation, and ethical considerations in language model development. Delve into the optimization of performance and efficiency, exploring popular large language models like BERT and GPT. Unveil the power of Transformer models, unraveling their architecture and building them from scratch. Explore encoder-only, decoder-only, and encoder-decoder Transformer models, and their applications in various contexts. Master the training and fine-tuning of Transformers, and harness the potential of transfer learning. Embark on a journey into the realm of RAG AI, understanding retrieval models and generative language models. Delve into the architecture of RAG, its applications, and fine-tuning processes. Navigate through challenges and considerations while exploring future trends and best practices in RAG AI. Immerse yourself in case studies and project examples, and gain insights into cloud support, multimodal RAG, cross-language applications, and real-time implementations. This comprehensive guide goes beyond theory, offering practical insights into implementing language models and RAG AI in industry. Encounter ethical considerations at every turn, and stay ahead of the curve with discussions on challenges and future trends. Collaborate with the community, contribute to open-source initiatives, and become a master in the dynamic landscape of large language models, Transformers, and Retrieval-Augmented Generation technology.