KI erobert gerade die Welt im Sturm – um genauer zu sein: Large Language Models. Sinan Ozdemirs Buch "Praxiseinstieg Large Language Models" richtet sich an Praktiker und Entwickler, die in die Welt der LLMs wie GPT-4, BERT und T5 eintauchen möchten. Der Autor deckt sowohl technische als auch praxisorientierte Aspekte der Arbeit mit den Sprachmodellen ab und beginnt mit einer verständlichen Einführung in die Schlüsselkonzepte der LLMs. So beleuchtet er deren Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten im Bereich des Natural Language Processing (NLP) und deckt dabei eine Vielzahl von Themen ab.

Hierzu gehören Transfer Learning, Feintuning, Attention-Mechanismen, Embeddings und Tokenisierung. Ozdemir beleuchtet sowohl Closed-Source-Modelle wie GPT-3 und GPT-4 als auch OpenSource-Alternativen wie BERT, T5, GPTJ und GPT-Neo. Die Leser erhalten dadurch einen umfassenden Überblick über die verschiedenen verfügbaren Modelle und deren jeweilige Vor- und Nachteile. Welches Modell es auch wird, ein entscheidender Faktor ist das Prompt Engineering. Ozdemir wirft hierzu einen Blick auf Techniken wie Ausgabe-Strukturierung, Gedankenketten und Few-Shot-Prompting. Diese sind entscheidend, um wirklich gute Ergebnisse aus LLMs herauszukitzeln.

Darüber hinaus bietet das Buch wertvolle Einblicke in die Cloudbereitstellung von LLMs, was für die Skalierung und den produktiven Einsatz in Unternehmen unerlässlich ist. Ozdemir integriert bei all dem zahlreiche Fallstudien und Übungen, die die Leser durch realistische Szenarien führen. Themen wie die Entwicklung einer Empfehlungs-Engine mit eigenen Benutzerdaten oder die Konstruktion multimodaler Transformer-Architekturen verdeutlichen nicht zuletzt die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von LLMs.

Fazit

Mit nur 274 Seiten ist Sinan Ozdemir ein nichts desto trotz umfassendes Praxishandbuch für Entwickler und Data Scientists gelungen, die sich mit großen Sprachmodellen beschäftigen. Der Autor hat die komplexen Inhalte in eine klare Struktur gepackt und liefert gleichzeitig tiefgehende technische Erklärungen sowie praktische Beispiele. So stellt Ozdemir die Komplexität der LLMs verständlich dar und bietet hilfreiche Anleitungen.