¡Oferta!

Grandes modelos de lenguaje

19,99 39,05 

Otras opciones
Accede gratis al libro
23,40 

En Stock

  • ISBN: 9788426736796
  • Tipo de Encuadernación: Tapa blanda o bolsillo
  • Dimensiones de producto: 17x0x24
  • Número de páginas: 284
19,99 

Producto virtual

  • E-Book ISBN: 9788426737281
  • Número de páginas del E-Book: 284
El precio original era: 43,39 €.El precio actual es: 39,05 €.

En Stock

  • ISBN: 9788426736796
  • Tipo de Encuadernación: Tapa blanda o bolsillo
  • Dimensiones de producto: 17x0x24
  • Número de páginas: 284
  • E-Book ISBN: 9788426737281
  • Número de páginas del E-Book: 284

Libro físico

  • Envíos a todo el mundo
  • Suscriptores obtienen descuentos en la compra de libros físicos, envíos gratuitos en España Peninsular y Baleares y acceso a todo el catálogo digital de Marcombo.
    ¿No estás suscrito? ¡Suscríbte!

eBook

  • Accede al eBook a través de nuestra plataforma digital.
  • Lee online y offline en cualquier dispositivo móvil con nuestra app de lectura.
  • Resalta, crea notas, extrae citas, traduce y busca en el diccionario, todo a través de nuestro lector inmersivo.

Libro físico + eBook

  • Envíos a todo el mundo
  • Accede al eBook a través de nuestra plataforma digital.
  • Lee online y offline en cualquier dispositivo móvil con nuestra app de lectura.
  • Resalta, crea notas, extrae citas, traduce y busca en el diccionario, todo a través de nuestro lector inmersivo.

Suscriptores obtienen descuentos en la compra de libros físicos, envíos gratuitos en toda España y acceso a todo el catálogo digital de Marcombo.
¿No estás suscripto? ¡Suscríbete!

Suscripción

  • Prueba gratis por 7 días. Planes desde 7,99 €/ mes
  • Accede a todo el catálogo de Marcombo
  • Lectura online y offline
  • Acceso a contenidos previos a su publicación
  • Envíos gratuitos y descuentos especiales para compras en la tienda

Suscribirse
Suscribirse
¿Quieres un descuento? ¡Hazte en miembro!

Más información

Descripción

Índice

Detalles

Colecciones

Categorías

Características

  • Autor: John Atkinson Abutridy
  • Fecha de publicación: 05/10/2023

Descripción

¡Prepárese para sumergirse en el mundo fascinante y vanguardista de la inteligencia artificial! En este libro descubrirá el nexo en común que impulsa algunas de las aplicaciones recientes más revolucionarias de la inteligencia artificial (IA): desde sistemas conversacionales como ChatGPT o BARD, hasta la traducción automática, generación de resúmenes, respuesta a preguntas y mucho más.
En el centro de estas innovadoras aplicaciones, se encuentra una disciplina poderosa y en creciente evolución, el procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP, por sus siglas en inglés). Durante más de 60 años, la investigación de esta ciencia ha estado enfocada en permitir que las máquinas comprendan y generen lenguaje humano de manera eficiente.
Los secretos detrás de estos avances tecnológicos residen en los grandes modelos de lenguaje (LLM), cuyo poder radica en su capacidad de capturar patrones complejos y aprender representaciones contextuales del lenguaje. Imagine cómo estos modelos pueden poner atención en los detalles más relevantes de un texto, aprendiendo automáticamente relaciones complejas para brindar respuestas y resultados más precisos.
¿Cómo funcionan estos LLM? ¿Cuáles son los modelos disponibles y cómo se evalúan? Este libro le ayudará a responder estas y muchas otras preguntas. Con una introducción técnica pero accesible:
‘ Explorará el fascinante mundo de los LLM, desde sus fundamentos hasta las aplicaciones más poderosas.
‘ Aprenderá a construir sus propias aplicaciones simples con algunos de los LLM.
Grandes modelos de lenguaje está diseñado para guiarle paso a paso en este emocionante viaje. Con 6 capítulos que combinan teoría y práctica, junto con ejercicios en Python en la plataforma Colab, dominará los secretos de los LLM y su aplicación en el procesamiento del lenguaje natural.
Desde las redes neuronales profundas y los mecanismos de atención, hasta los LLM más relevantes tales como BERT, GPT-4, LLaMA, Palm-2 y Falcon, será testigo de los logros más importantes en NLP. No solo conocerá los benchmarks utilizados para evaluar las capacidades de estos modelos, sino que también adquirirá la habilidad para crear sus propias aplicaciones de NLP.
No espere más para iniciar esta lectura. Gracias a ella entenderá los paradigmas, los métodos computacionales y los modelos para desarrollar aplicaciones que procesarán o generarán lenguaje natural para diferentes propósitos y nichos de aplicación.

Información adicional

Peso 0,48 kg
Dimensiones 24 × 17 × 1 cm

Content missing

Índice

Índice de figuras ................................................................................................ XIX
Índice de tablas ................................................................................................ XXII
CAPÍTULO 1 ............................................................................................................ 1
1.1. Inteligencia artificial generativa ............................................................ 1
1.1.1. Funcionamiento de la IA generativa ................................................. 3
1.1.2. Focos de la IA generativa .................................................................. 6
1.1.3. Aplicaciones ...................................................................................... 7
1.2. Modelos de lenguaje generativos ......................................................... 8
1.3. Conclusiones ....................................................................................... 14
CAPÍTULO 2 .......................................................................................................... 15
2.1. Introducción ........................................................................................ 15
2.2. Modelos de lenguaje autorregresivos ................................................ 19
2.3. Modelos de lenguaje estadísticos ....................................................... 21
2.4. Modelos de lenguaje neuronales ........................................................ 22
2.4.1. Modelos de lenguaje preentrenados ............................................. 25
2.5. Grandes modelos de lenguaje ............................................................ 26
2.6. Modelos de embeddings de palabras ................................................. 27
2.7. Redes neuronales recurrentes ............................................................ 35
2.7.1. Redes neuronales recurrentes simples .......................................... 35
2.7.2. Redes de memoria a corto-largo plazo ........................................... 40
2.8. Autoencoders ...................................................................................... 44
2.8.1. Cuello de botella de la información ................................................ 46
2.8.2. Variables latentes ........................................................................... 47
2.8.3. Arquitectura de un Autoencoder ................................................... 49
2.8.4. Tipos de Autoencoders ................................................................... 50
2.9. Redes adversarias generativas ............................................................ 56
2.10. Modelos de atención .......................................................................... 59
2.10.1. Problema del encoder-decoder ...................................................... 61
2.10.2. Atención en modelos de secuencia ................................................ 63
2.11. Transformers ....................................................................................... 80
2.11.1. Capa del encoder ............................................................................ 84
2.11.2. Codificación posicional ................................................................... 85
2.11.3. Conexiones residuales .................................................................... 89
2.11.4. Capa del decoder ............................................................................ 90
2.11.5. Capa lineal y SoftMax ..................................................................... 93
2.11.6. Entrenamiento ............................................................................... 94
2.11.7. Inferencia ........................................................................................ 96
2.11.8. Función de pérdida ......................................................................... 98
2.12. Conclusiones ..................................................................................... 100
CAPÍTULO 3 ........................................................................................................ 101
3.1. Introducción ...................................................................................... 101
3.1.1. Habilidades emergentes ............................................................... 102
3.1.2. Técnicas de mejoramiento de capacidades .................................. 104
3.1.3. Corpus comunes ........................................................................... 105
3.1.4. Tipos de entrenamiento ............................................................... 106
3.1.5. Tipos de aprendizaje ..................................................................... 107
3.1.6. Tipos de tokenización ................................................................... 109
3.2. BERT .................................................................................................. 110
3.2.1. Funcionamiento ............................................................................ 112
3.2.2. Arquitectura ................................................................................. 115
3.2.3. Entrada del modelo ...................................................................... 115
3.2.4. Salida del modelo ......................................................................... 116
3.2.5. Modelos preentrenados basados en BERT ................................... 118
3.3. GPT .................................................................................................... 119
3.3.1. El modelo GPT y GPT-2 ................................................................. 121
3.3.2. El modelo GPT-3 ........................................................................... 131
3.3.3. El modelo GPT-4 ........................................................................... 134
3.3.4. Reinforcement Learning from Human Feedback ......................... 135
3.4. PaLM ................................................................................................. 140
3.4.1. Vocabulario .................................................................................. 143
3.4.2. Entrenamiento ............................................................................. 144
3.4.3. PaLM-2 ......................................................................................... 145
3.5. LLaMA ............................................................................................... 148
3.5.1. Datos de preentrenamiento ......................................................... 149
3.5.2. Arquitectura ................................................................................. 150
3.6. LaMDA ............................................................................................... 151
3.6.1. Objetivos y métricas ..................................................................... 153
3.6.2. Preentrenamiento de LaMDA ....................................................... 154
3.7. MEGATRON ....................................................................................... 156
3.7.1. Datos de entrenamiento .............................................................. 159
3.8. Otros LLM .......................................................................................... 160
3.9. Conclusiones ..................................................................................... 162
CAPÍTULO 4 ........................................................................................................ 165
4.1. Introducción ...................................................................................... 165
4.2. Tareas de evaluación ........................................................................ 166
4.2.1. Tareas básicas de evaluación ....................................................... 167
4.2.2. Tareas avanzadas de evaluación .................................................. 171
4.2.3. Tareas de cumplimiento de regulaciones ..................................... 172
4.3. Métricas y puntos de referencia ....................................................... 176
4.4. Datasets de Benchmark .................................................................... 178
4.4.1. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) .......................... 178
4.4.2. GLUE (General Language Understanding Evaluation) .................. 179
4.4.3. SNLI (Stanford Natural Language Inference) ................................ 180
4.4.4. ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) ..................................... 180
4.5. Evaluación de LLM ............................................................................ 181
4.6. Conclusiones ..................................................................................... 186
CAPÍTULO 5 ........................................................................................................ 189
5.1. Introducción ...................................................................................... 189
5.2. Clasificación de sentimientos ............................................................ 190
5.3. Búsqueda semántica en textos ......................................................... 197
5.4. Razonamiento con agentes de lenguaje ........................................... 198
5.5. Inferencia causal ............................................................................... 201
5.6. Acceso a bases de datos en lenguaje natural ................................... 203
5.7. Cargando y preguntando por datos propios ..................................... 206
5.8. Realizando ajuste fino de un modelo con datos propios .................. 209
5.9. Diseño y optimización de prompts .................................................... 214
5.10. Sistema conversacional ChatGPT ...................................................... 221
5.11. Sistema conversacional BARD ........................................................... 229
5.12. Conclusiones ..................................................................................... 231
CAPÍTULO 6 ........................................................................................................ 233
6.1. Introducción ...................................................................................... 233
6.2. Habilidades emergentes ................................................................... 234
6.3. LLM en producción ........................................................................... 236
6.4. Alineación entre humanos y LLM ...................................................... 238
6.5. Ética .................................................................................................. 240
6.6. Aspectos regulatorios ....................................................................... 242
6.7. Complejidad ...................................................................................... 243
6.8. Riesgos .............................................................................................. 244
6.9. Limitaciones ...................................................................................... 245
6.10. Conclusiones ..................................................................................... 247
Índice onomástico ............................................................................................ 249
Bibliografía ....................................................................................................... 253