. With this comprehensive resource you'll gain insight into the next generation of AI technologies and their potential to drive your organization forward. The book "Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications" is an essential guide for developers, data scientists, project leaders, and anyone interested in harnessing the power of large language models (LLMs) for cost-effective generative AI applications. The book provides a comprehensive overview of the process of developing and deploying LLM-based solutions, covering everything from selecting the right model to post-processing and fine-tuning. At the core of the book is the understanding that LLMs have become a cornerstone of Artificial Intelligence (AI) research and applications, transforming the way we interact with technology and enabling breakthroughs in natural language processing (NLP). The author, Principal Data Scientist at Amazon Web Services Shreyas Subramanian, delves into the various techniques for optimizing inference, such as model quantization and pruning, as well as different and affordable architectures for typical generative AI applications like search systems, agent assists, and autonomous agents. One of the key themes of the book is the need to study and understand the process of technology evolution. As new technologies emerge and evolve, it is crucial to adapt our approaches to studying and understanding them. This involves not only mastering technical terms but also developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. By doing so, we can ensure that we are equipped to handle the rapid pace of technological change and the increasing complexity of AI systems. To make these concepts more accessible, the book uses simplified language and avoids overly technical jargon, making it easier for readers to grasp and apply the principles discussed.

.С помощью этого комплексного ресурса вы получите представление о новом поколении технологий искусственного интеллекта и их потенциале для продвижения вашей организации вперед. Книга «Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications» является важным руководством для разработчиков, специалистов по обработке данных, руководителей проектов и всех, кто заинтересован в использовании возможностей больших языковых моделей (LLM) для экономически эффективных приложений генеративного ИИ. В книге представлен всесторонний обзор процесса разработки и развертывания решений на основе LLM, охватывающий все: от выбора правильной модели до постобработки и тонкой настройки. В основе книги лежит понимание того, что LLM стали краеугольным камнем искусственного интеллекта (ИИ) исследования и приложения, трансформирующие наше взаимодействие с технологиями и обеспечивающие прорывы в обработке естественного языка (NLP). Автор, главный специалист по анализу данных в Amazon Web Services Шрейас Субраманиан (Shreyas Subramanian), углубляется в различные методы оптимизации вывода, такие как квантование моделей и отсечение, а также в различные и доступные архитектуры для типичных приложений генеративного ИИ, таких как системы поиска, агентская помощь и автономные агенты. Одна из ключевых тем книги - необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий. По мере появления и развития новых технологий крайне важно адаптировать наши подходы к их изучению и пониманию. Это предполагает не только овладение техническими терминами, но и разработку личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Тем самым мы можем гарантировать, что мы оснащены, чтобы справиться с быстрыми темпами технологических изменений и растущей сложностью систем ИИ. Чтобы сделать эти понятия более доступными, книга использует упрощенный язык и избегает излишне технического жаргона, облегчая читателям понимание и применение обсуждаемых принципов.

. Avec cette ressource complète, vous aurez une idée de la nouvelle génération de technologies d'intelligence artificielle et de leur potentiel pour faire avancer votre organisation. livre « Large Language Model-Based Solutions : How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications » est un guide important pour les développeurs, les professionnels du traitement des données, les gestionnaires de projet et tous ceux qui sont intéressés à utiliser les capacités des grands modèles linguistiques (LLM) pour des applications génériques rentables L'IA. livre présente un aperçu complet du processus de développement et de déploiement des solutions basées sur LLM, couvrant tout, du choix du bon modèle au post-traitement et au réglage fin. livre se fonde sur la compréhension que les LLM sont devenus la pierre angulaire de l'intelligence artificielle (IA) de la recherche et des applications qui transforment notre interaction avec la technologie et permettent des avancées dans le traitement du langage naturel (NLP). L'auteur, spécialiste en analyse de données chez Amazon Web Services, Shreyas Subramanian, s'intéresse à diverses méthodes d'optimisation des sorties, telles que la quantification des modèles et la coupure, ainsi qu'aux architectures différentes et disponibles pour les applications génériques typiques de l'IA, telles que les systèmes de recherche, l'aide aux agents et les agents autonomes. L'un des principaux thèmes du livre est la nécessité d'étudier et de comprendre l'évolution des technologies. À mesure que de nouvelles technologies émergent et évoluent, il est essentiel d'adapter nos approches à leur apprentissage et à leur compréhension. Cela implique non seulement la maîtrise des termes techniques, mais aussi le développement d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Nous pouvons ainsi nous assurer que nous sommes équipés pour faire face au rythme rapide des changements technologiques et à la complexité croissante des systèmes d'IA. Pour rendre ces concepts plus accessibles, le livre utilise un langage simplifié et évite le jargon inutilement technique, ce qui facilite la compréhension et l'application des principes discutés.

.Con este recurso integral obtendrá una idea de la nueva generación de tecnologías de inteligencia artificial y su potencial para sacar adelante su organización. libro «Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Costa-Effective Generative AI Applications» es una guía importante para desarrolladores, profesionales de procesamiento de datos, gerentes de proyectos y cualquier persona interesada en aprovechar las oportunidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para aplicaciones de IA generativa rentables. libro ofrece una visión general completa del proceso de desarrollo e implementación de soluciones basadas en LLM, que abarca desde la elección del modelo correcto hasta el postprocesamiento y la configuración fina. libro se basa en el entendimiento de que la LLM se ha convertido en la piedra angular de la inteligencia artificial (IA) la investigación y las aplicaciones que transforman nuestra interacción con la tecnología y proporcionan avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). autor, Shreyas Subramanian, especialista en análisis de datos de Amazon Web Services, profundiza en diversas técnicas de optimización de salida, como cuantización de modelos y recorte, así como en arquitecturas diferentes y accesibles para aplicaciones típicas de IA generativa, como sistemas de búsqueda, asistencia de agencias y autónomos agentes. Uno de los temas clave del libro es la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología. A medida que surgen y evolucionan las nuevas tecnologías, es fundamental adaptar nuestros enfoques a su estudio y comprensión. Esto implica no sólo dominar los términos técnicos, sino también desarrollar el paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Al hacerlo, podemos garantizar que estamos equipados para hacer frente al rápido ritmo de cambio tecnológico y a la creciente complejidad de los sistemas de IA. Para hacer estos conceptos más accesibles, el libro utiliza un lenguaje simplificado y evita la jerga innecesariamente técnica, facilitando a los lectores la comprensión y aplicación de los principios discutidos.

.Com este recurso completo, você terá uma ideia da nova geração de tecnologias de inteligência artificial e do seu potencial para fazer avançar sua organização. O livro «Grand Language Model-Based Soluções: How to Deliver Value with Questão-Efetiva AI Implicações» é uma orientação importante para desenvolvedores, especialistas em processamento de dados, gerentes de projetos e todos os interessados em usar as capacidades de grandes modelos linguísticos (LLM) para aplicações rentáveis de genéricos A IA. O livro apresenta uma revisão completa do processo de desenvolvimento e implementação de soluções baseadas em LLM, que abrange tudo desde a escolha do modelo correto até o pós-processamento e a configuração fina. O livro baseia-se na percepção de que a LLM se tornou a pedra fundamental da inteligência artificial (IA) de pesquisa e aplicação que transformam a nossa interação com a tecnologia e proporcionam avanços no processamento da linguagem natural (NLP). O autor, Shreias Subramanian, especialista em análise de dados na Amazon Web Services, está se aprofundando em várias técnicas de otimização de saques, como a quantificação de modelos e recorte, bem como em várias arquiteturas disponíveis para aplicações típicas de IA genérica, tais como sistemas de busca, ajuda de agências e agentes autônomos. Um dos principais temas do livro é a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia. À medida que as novas tecnologias surgem e evoluem, é crucial adaptar as nossas abordagens ao seu estudo e compreensão. Isto implica não apenas dominar os termos técnicos, mas também desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Com isso, podemos garantir que estamos equipados para lidar com o ritmo rápido das mudanças tecnológicas e a complexidade crescente dos sistemas de IA. Para tornar estes conceitos mais acessíveis, o livro usa uma linguagem simplificada e evita o jargão excessivamente técnico, facilitando a compreensão e a aplicação dos princípios discutidos pelos leitores.

. Con questa risorsa completa, potrai conoscere la nuova generazione di tecnologie di intelligenza artificiale e il loro potenziale per far progredire la vostra organizzazione. Il libro «Grand Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Efficient Generative AI Application» è una guida importante per gli sviluppatori, gli esperti di elaborazione dei dati, i responsabili dei progetti e tutti coloro che desiderano utilizzare i modelli di lingua più grandi (LLM) per applicazioni generative a costi contenuti L'IA. Il libro fornisce una panoramica completa del processo di sviluppo e implementazione delle soluzioni basate su LLM, che comprende tutto, dalla scelta del modello corretto alla post-elaborazione e alla configurazione sottile. Il libro si basa sulla consapevolezza che la LLM è diventata la pietra miliare dell'intelligenza artificiale (IA) della ricerca e delle applicazioni che trasformano la nostra interazione con la tecnologia e forniscono progressi nel trattamento del linguaggio naturale (NLP). L'autore, Shreias Subramanian, responsabile dell'analisi dei dati di Amazon Web Services, approfondisce le varie tecniche di ottimizzazione dell'output, come la quantificazione dei modelli e il taglio, nonché le varie architetture disponibili per le tipiche applicazioni di IA generale, come i sistemi di ricerca, l'agenzia di assistenza e gli agenti autonomi. Uno dei temi chiave del libro è la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia. Con la nascita e lo sviluppo delle nuove tecnologie, è fondamentale adattare i nostri approcci allo studio e alla comprensione. Ciò implica non solo la padronanza dei termini tecnici, ma anche lo sviluppo di un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo delle conoscenze moderne. In questo modo possiamo garantire che siamo attrezzati per affrontare il rapido andamento tecnologico e la crescente complessità dei sistemi di intelligenza artificiale. Per rendere questi concetti più accessibili, il libro utilizza un linguaggio semplificato ed evita il gergo troppo tecnico, facilitando la comprensione e l'applicazione dei principi in discussione.

.Mit dieser umfassenden Ressource erhalten e einen Einblick in die neue Generation künstlicher Intelligenztechnologien und deren Potenzial, Ihre Organisation voranzubringen. Das Buch „Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications“ ist ein wichtiger itfaden für Entwickler, Datenspezialisten, Projektmanager und alle, die daran interessiert sind, die Möglichkeiten von Big Language Models (LLMs) für kostengünstige generative KI-Anwendungen zu nutzen. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess von LLM-basierten Lösungen und deckt alles von der Auswahl des richtigen Modells über die Nachbearbeitung bis hin zur Feinabstimmung ab. Im Mittelpunkt des Buches steht das Verständnis, dass LLMs zu einem Eckpfeiler der künstlichen Intelligenz (KI) von Forschung und Anwendungen geworden sind, die unsere Interaktion mit Technologie verändern und Durchbrüche in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen. Der Autor, Chief Data Scientist bei Amazon Web Services Shreyas Subramanian, vertieft sich in verschiedene Methoden der Output-Optimierung wie Modellquantisierung und Clipping sowie in verschiedene und verfügbare Architekturen für typische generative KI-Anwendungen wie Suchsysteme, Agentenassistenz und autonome Agenten. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen. Wenn neue Technologien entstehen und sich weiterentwickeln, ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir unsere Ansätze anpassen, um sie zu lernen und zu verstehen. Dies beinhaltet nicht nur die Beherrschung technischer Begriffe, sondern auch die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass wir in der Lage sind, das rasante Tempo des technologischen Wandels und die zunehmende Komplexität von KI-Systemen zu bewältigen. Um diese Konzepte zugänglicher zu machen, verwendet das Buch eine vereinfachte Sprache und vermeidet unnötig technischen Jargon, was es den sern erleichtert, die diskutierten Prinzipien zu verstehen und anzuwenden.

.Z tego kompleksowego zasobu, zyskasz wgląd w nowej generacji technologii AI i ich potencjał, aby przenieść swoją organizację do przodu. Książka „Big Language Based Model Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications” jest ważnym przewodnikiem dla programistów, naukowców zajmujących się danymi, menedżerów projektów i wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem mocy dużych modeli językowych (LLM) dla opłacalnych generacyjnych aplikacji AI. Książka zawiera kompleksowy przegląd procesu opracowywania i wdrażania rozwiązań opartych na technologii LLM, obejmujący wszystko, od wyboru odpowiedniego modelu do post-przetwarzania i dostrajania. W centrum książki leży zrozumienie, że LLM stały się kamieniem węgielnym badań i aplikacji sztucznej inteligencji (AI) transformujących nasze interakcje z technologią i zapewniających przełom w naturalnym przetwarzaniu języka (NLP). Autor, główny badacz danych w Amazon Web Services Shreyas Subramanian, zagłębia się w różne metody optymalizacji wyjść, takie jak kwantyzacja i wycinanie modeli, a także różne i przystępne cenowo architektury typowych generatywnych aplikacji AI, takich jak wyszukiwarki, pomoc agentów i autonomicznych agentów. Jednym z kluczowych tematów książki jest potrzeba studiowania i zrozumienia procesu ewolucji technologii. W miarę powstawania i ewolucji nowych technologii kluczowe znaczenie ma dostosowanie naszych podejść do ich uczenia się i zrozumienia. Wiąże się to nie tylko z opanowaniem terminów technicznych, ale także z rozwijaniem osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Dzięki temu możemy zapewnić, że jesteśmy wyposażeni do radzenia sobie z szybkim tempem zmian technologicznych i rosnącą złożonością systemów sztucznej inteligencji. Aby te koncepcje były bardziej dostępne, książka wykorzystuje uproszczony język i unika nadmiernie technicznego żargonu, ułatwiając czytelnikom zrozumienie i stosowanie omawianych zasad.

עם המשאב המקיף הזה, תשיג תובנה על הדור הבא של טכנולוגיות בינה מלאכותית הספר ”Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Expective Generative AI Applications” הוא מדריך חשוב עבור מפתחים, מדעני נתונים, מנהלי פרויקטים, וכל מי שמעוניין לרתום את כוחם של מודלים גדולים בשפה. הספר מספק סקירה מקיפה של תהליך פיתוח ופריסת פתרונות מבוססי LLM, המכסים את הכל החל בבחירת המודל הנכון ועד לעיבוד שלאחר העיבוד וכוונון עדין. בלב הספר עומדת ההבנה כי LLMs הפכו לאבן היסוד של מחקר ויישומים מלאכותיים (AI) המשנים את האינטראקציות שלנו עם הטכנולוגיה ומספקים פריצות דרך בעיבוד שפה טבעית (NLP). המחבר, מדען נתונים ראשי בחברת Amazon Web Services Shreyas Subramanian, מתעמק בשיטות שונות לייעול התפוקה, כגון קוונטיזציה וגזירה, וכן בארכיטקטורות שונות וזולות ליישומים גנרטיביים של אל-איי, כגון מנועי חיפוש, סיוע סוכנים וסוכנים אוטונומיים. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא הצורך ללמוד ולהבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית. ככל שטכנולוגיות חדשות צצות ומתפתחות, זה קריטי להתאים את הגישות שלנו ללמידה ולהבנה שלהם. הדבר כרוך לא רק בשליטה במונחים טכניים, אלא גם בפיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. בעשותנו כן, אנו יכולים להבטיח שאנו מצוידים להתמודד עם הקצב המהיר של שינוי טכנולוגי ועם המורכבות הגוברת של מערכות בינה מלאכותית. כדי להפוך מושגים אלה לנגישים יותר, הספר משתמש בשפה מפושטת ונמנע מז "רגון טכני מדי, דבר המקל על הקוראים להבין וליישם את העקרונות הנידונים.''

.Bu kapsamlı kaynakla, yeni nesil AI teknolojileri ve bunların kuruluşunuzu ileriye taşıma potansiyeli hakkında fikir edineceksiniz. "Büyük Dil Modeli Tabanlı Çözümler: Uygun Maliyetli Üretken AI Uygulamaları ile Değer Sunma" kitabı, geliştiriciler, veri bilimcileri, proje yöneticileri ve uygun maliyetli üretken AI uygulamaları için büyük dil modellerinin (LLM'ler) gücünden yararlanmak isteyen herkes için önemli bir kılavuzdur. Kitap, doğru modeli seçmekten son işleme ve ince ayarlamaya kadar her şeyi kapsayan LLM tabanlı çözümlerin geliştirilmesi ve dağıtılması sürecine kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Kitabın merkezinde, LLM'lerin yapay zeka (AI) araştırma ve uygulamalarının temel taşı haline geldiği ve teknolojiyle etkileşimlerimizi dönüştürdüğü ve doğal dil işlemede (NLP) atılımlar sağladığı anlayışı yer almaktadır. Amazon Web Services Shreyas Subramanian'ın baş veri bilimcisi olan yazar, model niceleme ve kırpma gibi çıktıyı optimize etmek için çeşitli yöntemlerin yanı sıra arama motorları, ajan yardımı ve özerk ajanlar gibi tipik üretken AI uygulamaları için çeşitli ve uygun fiyatlı mimarileri araştırıyor. Kitabın ana konularından biri, teknoloji evrimi sürecini inceleme ve anlama ihtiyacıdır. Yeni teknolojiler ortaya çıktıkça ve geliştikçe, yaklaşımlarımızı onları öğrenmek ve anlamak için uyarlamak çok önemlidir. Bu sadece teknik terimlere hakim olmayı değil, aynı zamanda modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmeyi de içerir. Bunu yaparken, teknolojik değişimin hızlı temposu ve AI sistemlerinin artan karmaşıklığı ile başa çıkmak için donanımlı olduğumuzdan emin olabiliriz. Bu kavramları daha erişilebilir hale getirmek için, kitap basitleştirilmiş bir dil kullanır ve aşırı teknik jargondan kaçınır, böylece okuyucuların tartışılan ilkeleri anlamalarını ve uygulamalarını kolaylaştırır.

. مع هذا المورد الشامل، ستكتسب نظرة ثاقبة على الجيل القادم من تقنيات الذكاء الاصطناعي وإمكاناتها لدفع مؤسستك إلى الأمام. يعد كتاب «الحلول القائمة على نموذج اللغة الكبيرة: كيفية تقديم القيمة باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولدة الفعالة من حيث التكلفة» دليلاً مهمًا للمطورين وعلماء البيانات ومديري المشاريع وأي شخص مهتم بتسخير قوة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولدة الفعالة من حيث التكلفة. يقدم الكتاب لمحة عامة شاملة عن عملية تطوير ونشر الحلول القائمة على الامتيازات والرهون البحرية، والتي تغطي كل شيء بدءًا من اختيار النموذج الصحيح إلى ما بعد المعالجة والضبط الدقيق. يكمن جوهر الكتاب في فهم أن LLMs أصبحت حجر الزاوية في أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تحول تفاعلاتنا مع التكنولوجيا وتوفر اختراقات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتعمق المؤلف، كبير علماء البيانات في Amazon Web Services Shreyas Subramanian، في طرق مختلفة لتحسين المخرجات، مثل تكميم النموذج والقص، بالإضافة إلى بنى مختلفة وبأسعار معقولة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولدة النموذجية مثل محركات البحث ومساعدة الوكيل والوكلاء المستقلين. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو الحاجة إلى دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا. مع ظهور وتطور التقنيات الجديدة، من الأهمية بمكان تكييف مناهجنا لتعلمها وفهمها. وهذا لا ينطوي على إتقان المصطلحات التقنية فحسب، بل يشمل أيضا وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. من خلال القيام بذلك، يمكننا التأكد من أننا مجهزون للتعامل مع الوتيرة السريعة للتغير التكنولوجي والتعقيد المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي. لجعل هذه المفاهيم أكثر سهولة، يستخدم الكتاب لغة مبسطة ويتجنب المصطلحات التقنية المفرطة، مما يسهل على القراء فهم وتطبيق المبادئ التي تمت مناقشتها.

이 포괄적 인 리소스를 통해 차세대 AI 기술과 조직을 발전시킬 수있는 잠재력에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. "대형 언어 모델 기반 솔루션: 비용 효율적인 생성 AI 응용 프로그램으로 가치를 제공하는 방법" 이라는 책은 개발자, 데이터 과학자, 프로젝트 관리자 및 대형 언어 모델 (LLM) 의 힘을 활용하는 데 관심이있는 사람에게 중요한 가이드입니다. 비용 효율적인 생성 AI 응용. 이 책은 올바른 모델 선택에서 포스트 프로세싱 및 미세 조정에 이르기까지 모든 것을 다루는 LLM 기반 솔루션 개발 및 배포 프로세스에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 이 책의 핵심은 LLM이 기술과의 상호 작용을 변화시키고 자연어 처리 (NLP) 에서 획기적인 발전을 제공하는 인공 지능 (AI) 연구 및 응용 프로그램의 초석이되었다는 이해입니다. Amazon Web Services Shreyas Subramanian의 수석 데이터 과학자 인 저자는 모델 양자화 및 클리핑과 같은 출력을 최적화하는 다양한 방법과 검색 엔진, 에이전트 지원 및 자율 요원. 이 책의 주요 주제 중 하나는 기술 진화 과정을 연구하고 이해해야한다는 것입니다. 새로운 기술이 등장하고 발전함에 따라 학습 및 이해에 대한 접근 방식을 조정하는 것이 중요합니다. 여기에는 기술 용어를 습득 할뿐만 아니라 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임을 개발하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 빠른 속도의 기술 변화와 AI 시스템의 복잡성에 대처할 수 있습니다. 이러한 개념에보다 쉽게 접근 할 수 있도록이 책은 단순화 된 언어를 사용하고 지나치게 기술적 인 전문 용어를 피하여 독자가 논의 된 원칙을보다 쉽게 이해하고 적용 할 수 있도록합니다

。この包括的なリソースを使用すると、次世代のAI技術と組織を前進させる可能性についての洞察を得ることができます。本"Large Language Model-Based Solutions： How to Delivery Value with Cost-Effective Generative AI Applications'は、開発者、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、および費用対効果の高いAIアプリケーションのための大規模な言語モデル（LLLM M M）のパワーを利用することに興味のためのための重要なガイドです。この本では、LLMベースのソリューションを開発および展開するプロセスの包括的な概要を説明し、適切なモデルの選択から後処理および微調整までを網羅しています。本書の中心にあるのは、LLMが人工知能（AI）の研究と応用の礎となっており、テクノロジーとの相互作用を変革し、自然言語処理（NLP）におけるブレークスルーを提供しているという理解です。Amazon Web Services Shreyas Subramanianのチーフデータサイエンティストである著者は、モデル量子化やクリッピングなどの出力を最適化するためのさまざまな方法や、検索エンジン、エージェント支援、自動エージェントなどの典型的な生成AIアプリケーション用のさまざまな手頃な価格のアーキテクチャを掘り下げています。この本の主要なトピックの1つは、技術進化の過程を研究し理解する必要があることです。新しい技術が出現し、進化するにつれて、私たちのアプローチを学習と理解に適応させることが重要です。これは、技術用語を習得するだけでなく、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することを含みます。そうすることで、技術の急速な変化やAIシステムの複雑化に対応できるようになります。これらの概念にアクセスしやすくするために、本は簡略化された言語を使用し、過度に技術的な専門用語を避け、読者が議論された原則を理解して適用することを容易にします。