[Ulasan] Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation (Jay Alammar) Ringkasan.

Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation (Jay Alammar) - Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1098150961?tag=9natree-20 - Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Hands-On-Large-Language-Models%3A-Language-Understanding-and-Generation-Jay-Alammar.html - Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/hands-on-large-language-models-language-understanding/id1811445471?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree - eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Hands+On+Large+Language+Models+Language+Understanding+and+Generation+Jay+Alammar+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1 - Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Hands-On-Large-Language-Models-Jay-Alammar.html - Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Hands-On-Large-Language-Models-Jay-Alammar.html - Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Hands-On-Large-Language-Models-Jay-Alammar.html - Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1098150961/ #transformerlanguagemodel #promptengineering #retrievalaugmentedgeneration #semanticsearch #contrastivefinetuning #HandsOnLargeLanguageModels Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation adalah buku teknis nonfiksi tentang kecerdasan buatan, khususnya model bahasa besar atau LLM. Ditulis oleh Jay Alammar bersama Maarten Grootendorst, buku ini dirancang untuk membantu pembaca memahami cara kerja LLM dari sisi konsep sekaligus praktik. Pendekatannya menekankan pemahaman intuitif lewat visualisasi, penjelasan bertahap, dan contoh penggunaan yang dekat dengan aplikasi nyata. Karena itu, buku ini tidak hanya menjelaskan apa itu transformer, tokenisasi, dan embedding, tetapi juga bagaimana teknologi tersebut dipakai untuk klasifikasi teks, pencarian semantik, clustering, prompt engineering, fine tuning, sampai retrieval augmented generation. Sasaran utamanya adalah pembaca yang ingin membangun fondasi kuat tentang LLM tanpa tenggelam dalam teori matematika yang terlalu padat. Buku ini cocok untuk pengembang, data scientist, praktisi NLP, dan pembaca yang ingin mulai bekerja dengan LLM secara lebih terarah.