Enhancing LLM Performance : Efficacy, Fine-Tuning, and Inference Techniques
Langue : anglais
Edité par Springer, 2026
- Livre broché
- Neuf
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Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is a pioneering exploration of the state-of-the-art techniques that drive large language models (LLMs) toward greater efficiency and scalability. Edited by three distinguished experts Peyman Passban, Mehdi Rezagholizadeh, and Andy Way this book presents practical solutions to the growing challenges of training and deploying these massive models. With their combined experience across academia, research, and industry, the authors provide insights into the tools and strategies required to improve LLM performance while reducing computational demands.This book is more than just a technical guide; it bridges the gap between research and real-world applications. Each chapter presents cutting-edge advancements in inference optimization, model architecture, and fine-tuning techniques, all designed to enhance the usability of LLMs in diverse sectors. Readers will find extensive discussions on the practical aspects of implementing and deploying LLMs in real-world scenarios. The book serves as a comprehensive resource for researchers and industry professionals, offering a balanced blend of in-depth technical insights and practical, hands-on guidance. It is a go-to reference book for students, researchers in computer science and relevant sub-branches, including machine learning, computational linguistics, and more.…
N° de réf. du vendeur 9783031857492
- Titre
- Enhancing LLM Performance : Efficacy, Fine-Tuning, and Inference Techniques
- Auteur
- Andy Way
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031857496
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031857492
- Poids de l'article
- 318 grammes
- Dimensions
- 235x155x12 mm
This book is a pioneering exploration of the state-of-the-art techniques that drive large language models (LLMs) toward greater efficiency and scalability. Edited by three distinguished experts―Peyman Passban, Mehdi Rezagholizadeh, and Andy Way―this book presents practical solutions to the growing challenges of training and deploying these massive models. With their combined experience across academia, research, and industry, the authors provide insights into the tools and strategies required to improve LLM performance while reducing computational demands.
This book is more than just a technical guide; it bridges the gap between research and real-world applications. Each chapter presents cutting-edge advancements in inference optimization, model architecture, and fine-tuning techniques, all designed to enhance the usability of LLMs in diverse sectors. Readers will find extensive discussions on the practical aspects of implementing and deploying LLMs in real-world scenarios. The book serves as a comprehensive resource for researchers and industry professionals, offering a balanced blend of in-depth technical insights and practical, hands-on guidance. It is a go-to reference book for students, researchers in computer science and relevant sub-branches, including machine learning, computational linguistics, and more.
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AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Allemagne 37574
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Empreinte
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Garlebsen 48
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