Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) haben die Nachfrage nach KI-Produkten erhöht und die Eintrittsbarrieren für diejenigen gesenkt, die KI-Produkte erstellen möchten. Der Modell-als-Service-Ansatz hat KI von einer internen Disziplin zu einem leistungsstarken Entwicklungswerkzeug transformiert, das jeder nutzen kann. Jeder, einschließlich derjenigen mit wenig oder keiner vorherigen Erfahrung in KI, kann nun KI-Modelle nutzen, um Anwendungen zu erstellen. In diesem Buch diskutiert der Autor Chip Huyen die KI-Entwicklung: den Prozess der Erstellung von Anwendungen mit leicht verfügbaren Grundmodellen.

Das Buch beginnt mit einem Überblick über die KI-Entwicklung, erklärt, wie sie sich von traditionellem maschinellem Lernen (ML) unterscheidet, und diskutiert den neuen KI-Stack. Je mehr KI genutzt wird, desto mehr Möglichkeiten gibt es für katastrophale Fehler, und daher wird die Bewertung umso wichtiger. Dieses Buch diskutiert verschiedene Ansätze zur Bewertung offener Modelle, einschließlich des schnell wachsenden Ansatzes von KI als Richter. Entwickler von KI-Anwendungen werden entdecken, wie sie sich im KI-Landschaft zurechtfinden, einschließlich Modelle, Datensätze, Bewertungsbenchmarks und der scheinbar unendlichen Anzahl von Anwendungsfällen und Anwendungsmustern.

Sie werden ein Rahmenwerk für die Entwicklung einer KI-Anwendung erlernen, beginnend mit einfachen Techniken und fortschreitend zu komplexeren Methoden, und entdecken, wie Sie diese Anwendungen effizient bereitstellen können. Verstehen Sie, was KI-Entwicklung ist und wie sie sich von traditionellem maschinellem Lernen unterscheidet. Lernen Sie den Prozess der Entwicklung einer KI-Anwendung, die Herausforderungen in jedem Schritt und Ansätze zu deren Bewältigung. Erkunden Sie verschiedene Modellanpassungstechniken, einschließlich Prompt Engineering, RAG, Feinabstimmung, Agenten und Datensatz-Engineering, und verstehen Sie, wie und warum sie funktionieren.

Untersuchen Sie die Engpässe für Latenz und Kosten bei der Bereitstellung von Grundmodellen und lernen Sie, wie Sie diese überwinden können. Wählen Sie das richtige Modell, den richtigen Datensatz, Bewertungsbenchmarks und Metriken für Ihre Bedürfnisse. Chip Huyen arbeitet an der Beschleunigung der Datenanalyse auf GPUs bei Voltron Data. Zuvor war sie bei Snorkel AI und NVIDIA, gründete ein KI-Infrastruktur-Startup und lehrte Designing Machine Learning Systems an der Stanford University. Sie ist die Autorin des Bestseller-KI-Buchs Designing Machine Learning Systems.

KI-Entwicklung baut auf und ergänzt Designing Machine Learning Systems (O'Reilly).

Seiten: 528