Kirja: 'Tietoanalyysi suurilla kielimalleilla. Teksti, taulukot, kuvat ja ääni'
OpenAI
Anthropic
Cohere
Hugging Face
Tämä artikkeli esittelee Cornellin yliopiston professori Immanuel Trummerin uuden kirjan, joka opettaa, miten sovelletaan suuria kielimalleja (LLM) tietoanalyysitehtäviin. Kirja kattaa tekstin, taulukot, kuvat, äänen ja graafit käyttäen Pythonia sekä kirjastoja kuten OpenAI, LangChain ja LlamaIndex.
Cornellin yliopiston apulaisprofessori Immanuel Trummer on kirjoittanut kirjan suurten kielimallien (LLM) käytöstä data-analyysissä. Kirja esittelee, miten generatiivinen tekoäly integroidaan datatieteilijän päivittäiseen työhön, ja kattaa projekteja, jotka käyttävät OpenAI:n Python-kirjastoa, työkaluja kuten LangChain ja LlamaIndex, sekä malleja Anthropicilta, Coherelta ja Hugging Facelta. Lukijat oppivat käyttämään tekoälyä strukturoidun ja strukturoimattoman datan hankinnassa, äänen ja kuvien analysoinnissa sekä kustannusten ja laadun optimoinnissa data-analyysissä. Kirja sisältää lukuja luokittelusta, klusteroinnista, muuntamisesta ja monimuotoisen datan analyysistä; luonnollisen kielen kyselyrajapintojen luomisesta; LLM-pohjaisten agenttien rakentamisesta autonomiseen analyysiin; sekä promptien suunnittelusta ja mallien hienosäädöstä. Se on suunnattu ohjelmistokehittäjille, datan ammattilaisille ja harrastajille, joilla on perustason Python-osaamista mutta ei aiempaa kokemusta kielimalleista. Artikkeli sisältää alan vaikuttajien suosituksia ja mainitsee 25 prosentin alennuksen Habr-lukijoille kampanjakoodilla LLM.
Lähde: Хабр — Data Mining —
Alkuperäinen