5 kostenlose Pflichtlektüren für LLM-Ingenieure

Wenn du LLMs wirklich tiefgehend verstehen möchtest, sind diese 5 kostenlosen Bücher eine Empfehlung:

1. Foundations of Large Language Models (Tong Xiao & Jingbo Zhu, 2025)

• Erklärt die Kernmechanismen von GPT, BERT, LLaMA und anderen
• Gute Balance zwischen Theorie und Praxis, etwa zu Pretraining, Prompting und Alignment
• Download

2. Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky & James H. Martin)

• Deckt alles ab, von den NLP-Grundlagen bis hin zu aktuellen Transformern und LLMs
• Enthält auch Sprachverarbeitungstechnologien wie Whisper und VALL-E
• PDF

3. How to Scale Your Model: A Systems View of LLMs on TPUs (Google)

• Praxisleitfaden zur Optimierung von LLM-Training und -Inferenz auf TPU/GPU
• Behandelt Parallelisierungsstrategien, die Beseitigung von Performance-Engpässen und ein LLaMA-Trainingsbeispiel
• Link

4. Understanding LLMs: Towards Rigorous and Targeted Interpretability (Dissertation von Jenny Kunz)

• Analysiert den Entscheidungsprozess von Modellen mit Probe-Klassifikatoren und Selbstbegründung
• Nützlich für den Entwurf transparenter und verantwortungsvoller AI-Systeme
• PDF

5. Large Language Models in Cybersecurity (Springer)

• Behandelt Sicherheitsbedrohungen bei LLMs (Informationsabfluss, Phishing usw.) und Gegenstrategien
• Deckt datenschutzwahrendes Training, Red Teaming und rechtliche Fragen ab
• PDF

[laeyoung]

Ich habe die 4 Bücher sowie die 12 verlinkten Seiten aus dem 3. Buch in NotebookLM zusammengestellt und teile sie hier. Da es sich um Bücher handelt und der Inhalt umfangreich ist, dachte ich, es könnte hilfreich sein, erst die Zusammenfassungen anzusehen und dann zu entscheiden, ob man sie lesen möchte.

[bigmars007]

Danke.