Ebook LLM Design Pattern - Hướng Dẫn Thực Tế Để Xây Dựng Các Hệ Thống AI Mạnh Mẽ Và Hiệu Quả [Ấn Bản Lần 1, Tháng 5/2025] [PDF, EPUB] [9374E]
Khám phá các design pattern có thể tái sử dụng, bao gồm các phương pháp tiếp cận data-centric, model development, model fine-tuning và RAG cho LLM application development và các kỹ thuật prompting nâng cao.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Tìm hiểu toàn diện về LLM development, bao gồm data prep, training pipeline và optimization.
- ✓ Khám phá các kỹ thuật prompting nâng cao, chẳng hạn như chain-of-thought, tree-of-thought, RAG và AI agents.
- ✓ Triển khai evaluation metrics, interpretability và bias detection cho các mô hình công bằng, đáng tin cậy.
2. Mô tả sách:
Hướng dẫn thực tế này dành cho các chuyên gia AI cho phép bạn xây dựng trên sức mạnh của các design pattern để phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ, dễ mở rộng và hiệu quả. Được viết bởi một chuyên gia AI toàn cầu và là tác giả nổi tiếng thúc đẩy các tiêu chuẩn và đổi mới trong Generative AI, security và strategy, cuốn sách này bao gồm end-to-end lifecycle của LLM development và giới thiệu các giải pháp kiến trúc và kỹ thuật có thể tái sử dụng cho các thách thức phổ biến trong data handling, model training, evaluation và deployment.
Bạn sẽ học cách clean, augment và annotate các large-scale dataset, kiến trúc các modular training pipeline và tối ưu hóa các mô hình bằng cách sử dụng hyperparameter tuning, pruning và quantization. Các chương giúp bạn khám phá các phương pháp regularization, checkpointing, fine-tuning và prompting nâng cao, chẳng hạn như reason-and-act, cũng như triển khai reflection, multi-step reasoning và sử dụng công cụ để hoàn thành nhiệm vụ thông minh. Cuốn sách cũng nêu bật Retrieval-Augmented Generation (RAG), graph-based retrieval, interpretability, fairness và RLHF, đỉnh cao là tạo ra các hệ thống agentic LLM.
Khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ được trang bị kiến thức và công cụ để xây dựng các next-generation LLM có khả năng thích ứng, hiệu quả, an toàn và phù hợp với các giá trị nhân văn.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Triển khai các kỹ thuật data prep hiệu quả, bao gồm cleaning & augmentation.
- ✓ Design các scalable training pipeline với tuning, regularization và checkpointing.
- ✓ Tối ưu hóa các LLM thông qua pruning, quantization và fine-tuning.
- ✓ Evaluate các model bằng số liệu, xác thực chéo và khả năng diễn giải
- ✓ Hiểu về fairness & detect bias trong các output.
- ✓ Phát triển các chiến lược RLHF để xây dựng các hệ thống agentic AI an toàn.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này rất cần thiết cho các AI engineer, architect, data scientist và software engineer chịu trách nhiệm phát triển và triển khai các hệ thống AI được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn. Cần phải có hiểu biết cơ bản về các khái niệm machine learning và kinh nghiệm lập trình Python.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1: Giới thiệu và Chuẩn bị dữ liệu:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về các LLM Design Pattern.
- ✓ Chương 02. Data Cleaning cho LLM Training.
- ✓ Chương 03. Data Augmentation.
- ✓ Chương 04. Handling Large Dataset cho LLM Training.
- ✓ Chương 05. Data Versioning.
- ✓ Chương 06. Dataset Annotation & Labeling.
- ✓ Phần 2: Training & Optimization các Large Language Model:
- ✓ Chương 07. Training Pipeline.
- ✓ Chương 08. Hyperparameter Tuning.
- ✓ Chương 09. Regularization.
- ✓ Chương 10. Checkpointing & Recovery.
- ✓ Chương 11. Fine-Tuning.
- ✓ Chương 12. Model Pruning.
- ✓ Chương 13. Quantization.
- ✓ Phần 3: Evaluation & Interpretation các Large Language Model:
- ✓ Chương 14. Evaluation Metrics.
- ✓ Chương 15. Cross-Validation.
- ✓ Chương 16. Interpretability.
- ✓ Chương 17. Fairness & Bias Detection.
- ✓ Chương 18. Adversarial Robustness.
- ✓ Chương 19. Reinforcement Learning từ Human Feedback.
- ✓ Phần 4: Các kỹ thuật Prompt Engineering nâng cao:
- ✓ Chương 20. Chain-of-Thought Prompting.
- ✓ Chương 21. Tree-of-Thoughts Prompting.
- ✓ Chương 22. Reasoning & Acting.
- ✓ Chương 23. Reasoning WithOut Observation.
- ✓ Chương 24. Các kỹ thuật Reflection.
- ✓ Chương 25. Automatic Multi-Step Reasoning và Tool Use.
- ✓ Phần 5: Retrieval & Knowledge Integration trong Large Language Models:
- ✓ Chương 26. Retrieval-Augmented Generation.
- ✓ Chương 27. Graph-Based RAG.
- ✓ Chương 28. RAG nâng cao.
- ✓ Chương 29. Evaluating các RAG System.
- ✓ Chương 30. Agentic Patterns.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !