Ein Lehrbuch erklärt Foundation Models von der Attention bis zum Agenten
Foundation Model Engineering: From Theory to Production
Seongeun So hat ein technisches Lehrbuch zu Foundation Model Engineering veröffentlicht, das in 20 Kapiteln von Symbolismus und Connectionism über Transformer, MoE, RLHF und Multimodalität bis zu Inferenz-Optimierung, RAG, Agenten und State Space Models führt. Es richtet sich an AI Engineers und forschungsnahe Leser, die über die reine API-Nutzung hinaus ein tieferes Verständnis von Architekturen, Trainingspipelines und Systemgrenzen aufbauen wollen – mit PyTorch-Beispielen, Quizzen und interaktiven Visualisierungen.
Das Ziel ist nicht, verstreute Tipps oder isolierte Definitionen zu liefern. Das Ziel ist, den historischen Fluss, die mathematischen Ideen und die Systemzwänge zu erklären, die Themen wie Attention, MoE, RLHF, Multimodalität, Long-Context-Serving, RAG und Agenten zu einer einzigen Engineering-Erzählung verbinden.