Building LLMs for Production Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting FineTuning and RAG In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we continue to advance in the field of artificial intelligence (AI), we must recognize the significance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This paradigm will serve as the basis for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. To achieve this, we must focus on enhancing the skills and abilities of large language models (LLMs) and ensuring their reliability in various industries. The book "Building LLMs for Production" provides an end-to-end resource for anyone looking to enhance their skills or dive into the world of AI and develop their understanding of generative AI and LLMs. It explores various methods to adapt foundational LLMs to specific use cases with enhanced accuracy, reliability, and scalability. The book is written by over 10 people on our Team at Towards AI and curated by experts from Activeloop, LlamaIndex, Mila, and more, making it a comprehensive roadmap to the tech stack of the future.

Создание LLM для производства Повышение способностей и надежности LLM с помощью FineTuning и RAG В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. Продолжая продвигаться в области искусственного интеллекта (ИИ), мы должны признать значимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма послужит основой для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Чтобы достичь этого, мы должны сосредоточиться на повышении навыков и умений больших языковых моделей (LLM) и обеспечении их надежности в различных отраслях. Книга «Создание LLM для производства» предоставляет комплексный ресурс для всех, кто хочет улучшить свои навыки или погрузиться в мир ИИ и развить свое понимание генеративного ИИ и LLM. В нем рассматриваются различные методы адаптации основных LLM к конкретным сценариям использования с повышенной точностью, надежностью и масштабируемостью. Книга написана более чем 10 людьми из нашей команды в Towards AI и курируется экспертами из Activeloop, LlamaIndex, Mila и других, что делает ее всеобъемлющей дорожной картой для технологического стека будущего.

Création de LLM pour la production Améliorer les capacités et la fiabilité de LLM avec FineTuning et RAG Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. En continuant à progresser dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), nous devons reconnaître l'importance de l'élaboration d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme servira de base à la survie de l'humanité et à l'unification des hommes dans un État en guerre. Pour y parvenir, nous devons nous concentrer sur l'amélioration des compétences et des compétences des grands modèles linguistiques (LLM) et assurer leur fiabilité dans diverses industries. livre « Créer un LLM pour la production » fournit une ressource complète à tous ceux qui veulent améliorer leurs compétences ou s'immerger dans le monde de l'IA et développer leur compréhension de l'IA générative et du LLM. Il examine différentes méthodes pour adapter les principaux LLM à des cas d'utilisation spécifiques avec une précision, une fiabilité et une évolutivité accrues. livre a été écrit par plus de 10 personnes de notre équipe à Towards AI et est supervisé par des experts d'Activeloop, LlamaIndex, Mila et d'autres, ce qui en fait une feuille de route complète pour la pile technologique de l'avenir.

Creación de LLM para la producción Mejora de la capacidad y fiabilidad de LLM con FineTuning y RAG En un panorama tecnológico en rápida evolución, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. Al continuar avanzando en el campo de la inteligencia artificial (IA), debemos reconocer la importancia de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma servirá de base para la supervivencia de la humanidad y la unificación de los seres humanos en un Estado en guerra. Para lograrlo, debemos centrarnos en mejorar las habilidades y habilidades de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y garantizar su fiabilidad en diferentes industrias. libro «Creando LLM para producir» proporciona un recurso integral para cualquier persona que quiera mejorar sus habilidades o sumergirse en el mundo de la IA y desarrollar su comprensión de la IA generativa y la LLM. Aborda diferentes métodos para adaptar los LLM básicos a escenarios de uso específicos con mayor precisión, fiabilidad y escalabilidad. libro está escrito por más de 10 personas de nuestro equipo en Towards AI y es supervisado por expertos de Activeloop, LlamaIndex, Mila y otros, lo que lo convierte en una hoja de ruta integral para la pila tecnológica del futuro.

Criar o LLM para a produção Melhorar a capacidade e a confiabilidade do LLM com FineTuning e RAP No atual panorama tecnológico em rápido desenvolvimento é essencial compreender o processo de evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade. Enquanto continuamos a avançar na inteligência artificial (IA), devemos reconhecer a importância de criar um paradigma de percepção pessoal do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno. Este paradigma servirá de base para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num estado em guerra. Para chegar a este ponto, temos de nos concentrar em melhorar as habilidades e habilidades dos grandes modelos linguísticos (LLM) e garantir a sua confiabilidade em vários setores. O livro «Criando LLM para a produção» oferece um recurso completo para todos os que querem melhorar suas habilidades ou mergulhar no mundo da IA e desenvolver sua compreensão da IA genérica e da LLM. Ele aborda diferentes métodos para adaptar os principais LLM a cenários específicos de uso com maior precisão, confiabilidade e escalabilidade. O livro foi escrito por mais de 10 pessoas da nossa equipe em Towards AI e supervisionado por especialistas em Activeloop, LlamaIndex, Mila e outros, tornando-o uma folha de trânsito abrangente para a pilha tecnológica do futuro.

Creazione di LLM per la produzione Migliorare la capacità e l'affidabilità di LLM con l'aiuto di e In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. Mentre continuiamo ad avanzare nel campo dell'intelligenza artificiale (IA), dobbiamo riconoscere l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Questo paradigma sarà la base per la sopravvivenza dell'umanità e per l'unione delle persone in uno stato in guerra. Per raggiungere questo obiettivo, dobbiamo concentrarci sul miglioramento delle competenze e delle capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e sulla loro affidabilità in diversi settori. Il libro «Creazione di LLM per la produzione» offre una risorsa completa per tutti coloro che desiderano migliorare le proprie competenze o immergersi nel mondo dell'IA e sviluppare la propria comprensione dell'IA generale e della LLM. Include diversi metodi per adattare i principali sistemi LLM a scenari di utilizzo specifici con maggiore precisione, affidabilità e scalabilità. Il libro è scritto da più di 10 persone del nostro team a Towards AI e curato da esperti di Activeloop, LlamaIndex, Mila e altri, che ne fanno una tabella di marcia completa per la pila tecnologica del futuro.

Aufbau eines LLM für die Produktion Verbesserung der Fähigkeiten und Zuverlässigkeit eines LLM mit FineTuning und RAG In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es von entscheidender Bedeutung, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Während wir weiterhin Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) machen, müssen wir die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens erkennen. Dieses Paradigma wird als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat dienen. Um dies zu erreichen, müssen wir uns darauf konzentrieren, die Fähigkeiten und Fertigkeiten von Big Language Models (LLMs) zu verbessern und ihre Zuverlässigkeit in verschiedenen Branchen sicherzustellen. Das Buch „Creating LLM for Production“ bietet eine umfassende Ressource für alle, die ihre Fähigkeiten verbessern oder in die Welt der KI eintauchen und ihr Verständnis von generativer KI und LLM entwickeln möchten. Es werden verschiedene Methoden zur Anpassung grundlegender LLMs an bestimmte Anwendungsfälle mit erhöhter Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit untersucht. Das Buch wird von mehr als 10 Personen aus unserem Team bei Towards AI geschrieben und von Experten von Activeloop, LlamaIndex, Mila und anderen kuratiert, was es zu einer umfassenden Roadmap für den Technologie-Stack der Zukunft macht.

Tworzenie LLM do produkcji Zwiększanie zdolności i niezawodności LLM przy wykorzystaniu LLM Tuning i RAG W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym konieczne jest zrozumienie ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. Kontynuując postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), musimy uznać znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu dla postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Paradygmat ten posłuży za podstawę do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Aby to osiągnąć, musimy skupić się na podnoszeniu umiejętności i umiejętności dużych modeli językowych (LLM) oraz zapewnianiu ich niezawodności w różnych branżach. Budowanie LLM dla produkcji zapewnia kompleksowe zasoby dla każdego, kto chce poprawić swoje umiejętności lub zanurzyć się w świecie AI i rozwijać ich zrozumienie generatywnych AI i LLM. Omawia ona różne techniki dostosowywania podstawowych LLM do konkretnych przypadków użycia z większą dokładnością, niezawodnością i skalowalnością. Książka jest napisana przez ponad 10 naszych zespołów w Kierunku AI i kuratorem przez ekspertów z Activeloop, LlamaIndex, Mila i więcej, co czyni ją kompleksową mapą drogową dla technologicznego stosu przyszłości.

יצירת LLM לייצור מגביר את היכולת והאמינות של LLM עם FetTuning ו-RAG בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של ימינו, חיוני להבין את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על האנושות. בהמשך להתקדמות בתחום הבינה המלאכותית (AI), עלינו להכיר בחשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. פרדיגמה זו תשמש בסיס להישרדות האנושות ולאיחוד העם במדינה לוחמת. כדי להשיג זאת, עלינו להתמקד בהגדלת המיומנויות והיכולות של מודלים לשוניים גדולים (LLMs) ולהבטיח את מהימנותם על פני התעשיות. בניית LLM לייצור מספקת משאב מקיף לכל מי שמחפש לשפר את כישוריו או לשקוע בעולם של AI ולפתח את ההבנה שלהם לגבי AI מחולל ו LLM. הוא דן בטכניקות שונות להתאמת LLMs ליבה לשימוש ספציפי במקרים עם דיוק מוגבר, אמינות, וסקלביליות. הספר נכתב על ידי יותר מ-10 מהצוות שלנו ב-Towards AI ואוצר על ידי מומחים מ-Activeloop, LlamaIndex, Mila ועוד, מה שהופך אותו למפת דרכים מקיפה עבור הערימה הטכנולוגית של העתיד.''

Üretim için LLM Oluşturma LLM'nin yetenek ve güvenilirliğinin FineTuning ve RAG ile artırılması Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak zorunludur. Yapay zeka (AI) alanında ilerlemeye devam ederek, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini kabul etmeliyiz. Bu paradigma, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için temel oluşturacaktır. Bunu başarmak için, büyük dil modellerinin (LLM'ler) becerilerini ve yeteneklerini artırmaya ve endüstriler arasında güvenilirliklerini sağlamaya odaklanmalıyız. Üretim için LLM oluşturmak, becerilerini geliştirmek veya kendilerini AI dünyasına sokmak ve üretken AI ve LLM anlayışlarını geliştirmek isteyen herkes için kapsamlı bir kaynak sağlar. Çekirdek LLM'leri artan doğruluk, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik ile belirli kullanım durumlarına uyarlamak için çeşitli teknikleri tartışır. Kitap, Towards AI'daki ekibimizin 10'undan fazlası tarafından yazılmıştır ve Activeloop, LlamaIndex, Mila ve daha pek çok uzman tarafından küratörlüğünü yaparak geleceğin teknoloji yığını için kapsamlı bir yol haritası haline getirmektedir.

إنشاء LLM للتصنيع زيادة قدرة وموثوقية LLM مع FineTuning و RAG في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الضروري فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مواصلة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، يجب أن ندرك أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. وسيكون هذا النموذج أساسا لبقاء البشرية وتوحيد الشعوب في دولة متحاربة. لتحقيق ذلك، يجب أن نركز على زيادة مهارات وقدرات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وضمان موثوقيتها عبر الصناعات. يوفر بناء LLM للتصنيع موردًا شاملاً لأي شخص يتطلع إلى تحسين مهاراته أو الانغماس في عالم الذكاء الاصطناعي وتطوير فهمه للذكاء الاصطناعي المولد و LLM. ويناقش تقنيات مختلفة لتكييف الجرعات الكبيرة الأساسية مع حالات استخدام محددة مع زيادة الدقة والموثوقية وقابلية التوسع. الكتاب من تأليف أكثر من 10 من فريقنا في Towards AI وبرعاية خبراء من Activeloop و LlamaIndex و Mila والمزيد، مما يجعله خارطة طريق شاملة لمجموعة التكنولوجيا في المستقبل.

FineTuning 및 RAG로 LLM의 능력과 신뢰성을 높이기위한 LLM 만들기 오늘날의 빠르게 진화하는 기술 환경에서 기술의 진화와 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 필수적입니다. 인공 지능 (AI) 분야에서 계속 발전하면서 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 인식해야합니다. 이 패러다임은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 기초가 될 것입니다. 이를 위해서는 대형 언어 모델 (LLM) 의 기술과 능력을 높이고 산업 전반에 걸친 신뢰성을 보장하는 데 중점을 두어야합니다. Building for Manufacturing은 기술을 향상 시키거나 AI 세계에 몰입하고 생성 AI 및 LLM에 대한 이해를 개발하려는 모든 사람에게 포괄적 인 리소스를 제공합니다. 코어 LLM을 정확도, 신뢰성 및 확장 성이 향상된 특정 사용 사례에 적용하는 다양한 기술에 대해 설명합니다. 이 책은 Towards AI의 10 개 이상의 팀이 작성했으며 Activeloop, LlamaIndex, Mila 등의 전문가가 큐 레이션하여 미래의 기술 스택을위한 포괄적 인 로드맵입니다.

製造のためのLLMの作成FineTuningとRAGでLLMの能力と信頼性を高める今日の急速に進化している技術環境では、技術の進化とその人類への影響を理解することが不可欠です。人工知能（AI）の分野で進歩を続け、現代の知識の発展の技術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の重要性を認識しなければなりません。このパラダイムは、人類の生存と戦争状態における人々の統一の基礎となるでしょう。そのためには、LLM （Large Language Model）のスキルと能力を高め、業界全体の信頼性を確保することに注力しなければなりません。製造のためのLLMの構築は、スキルを向上させたり、AIの世界に没頭したり、生成的なAIとLLMの理解を深めるために探している人のための包括的なリソースを提供します。コアLLMを特定のユースケースに適応させるための様々な手法について、精度、信頼性、スケーラビリティを向上させます。この本は、Towards AIの10人以上のチームによって書かれ、Activeloop、 LlamaIndex、 Milaなどの専門家によってキュレーションされており、将来の技術スタックのための包括的なロードマップとなっています。

創建用於制造的LLM使用FineTuning和RAG提高LLM的能力和可靠性在當今快速發展的技術環境中,了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。在繼續推進人工智能（AI）的同時，我們必須認識到發展個人範式以感知現代知識發展的過程過程的重要性。這種模式將為人類生存和在交戰國團結人民奠定基礎。要實現這一目標,我們必須專註於提高大型語言模型（LLM）的技能和技能,並確保它們在各個行業的可靠性。「創建LLM用於生產」一書為希望提高技能或沈浸在AI世界中並發展對生成AI和LLM的理解的任何人提供了全面的資源。它探討了使核心LLM適應特定用例的各種方法，以提高準確性，可靠性和可擴展性。該書由Towards AI團隊的10多人撰寫，由Activeloop、LlamaIndex、Mila等公司的專家監督，使其成為未來技術堆棧的全面路線圖。