Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT - Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

Opis produktu: Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT - Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

Książka "Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty" to kompleksowy przewodnik dla programistów Pythona, którzy pragną wykorzystać potencjał modeli językowych w swoich projektach. Autorzy - eksperci w dziedzinie sztucznej inteligencji - przeplatają teorię z praktyką, prezentując główne cechy i zasady działania modeli GPT-4 i ChatGPT w sposób przystępny nawet dla początkujących. Książka nie tylko opisuje te modele, ale także dostarcza konkretne instrukcje, jak krok po kroku tworzyć aplikacje wykorzystujące ich możliwości. Dowiesz się, jak efektywnie korzystać z interfejsów API modeli do przetwarzania języka naturalnego, implementować generatory treści, inteligentne chatboty oraz narzędzia do streszczania tekstów. Istotnym atutem książki są przejrzyste przykłady kodów i dołączone pliki, które ułatwiają praktyczne zastosowanie prezentowanych technik. Autorzy szczegółowo omawiają również zaawansowane techniki, takie jak inżynieria monitu i dostosowywanie modeli do konkretnych zadań, co pozwala na pełne wykorzystanie potencjału tych narzędzi. Dzięki książce będziesz mógł tworzyć najnowocześniejsze aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, zapewniające użytkownikom nowatorskie i efektywne rozwiązania.

"Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty" - Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

Poznaj główne cechy i zasady działania modeli GPT-4 i ChatGPT.

Czym są modele GPT-4 i ChatGPT?

GPT-4 i ChatGPT to zaawansowane modele językowe stworzone przez firmę OpenAI, które wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania tekstów i interakcji językowych. GPT-4, będący najnowszą iteracją serii Generative Pre-trained Transformer, został opracowany w celu jeszcze lepszego zrozumienia i generowania tekstu, co pozwala mu na tworzenie bardziej złożonych i zróżnicowanych treści. Z kolei ChatGPT skupia się na interakcjach typu człowiek-maszyna, umożliwiając generowanie odpowiedzi na zadane pytania, prowadzenie rozmów oraz tworzenie inteligentnych chatbotów. Dzięki ogromnemu zestawowi danych treningowych i zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, GPT-4 i ChatGPT są w stanie generować teksty o wysokiej jakości, które są niemal nie do odróżnienia od ludzkiego autorstwa. Te modele językowe znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak generowanie treści, tłumaczenie języków, analiza sentymentu czy tworzenie inteligentnych asystentów w aplikacjach.

Informacje o książce

• Tytuł oryginału: Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT: Build Intelligent Chatbots, Content Generators, and More
• Autorzy: Olivier Caelen, Marie-Alice Blete
• Tłumaczenie: Andrzej Watrak
• Wydawca: Helion S.A.
• Rok wydania: 2024
• Liczba stron: 160
• ISBN: 978-83-289-1044-7
• Oprawa: miękka
• Format: 140 x 208 mm

Informacje o autorach

Dr Olivier Caelen jest naukowcem akademickim oraz wykładowcą na uczelni, specjalizującym się w dziedzinie uczenia głębokiego. Jest współautorem wielu publikacji w renomowanych czasopismach naukowych oraz uczestnikiem procesu tworzenia sześciu patentów.

Marie-Alice Blete jest architektem oprogramowania oraz inżynierem danych, a jej zainteresowania skupiają się głównie wokół problemów związanych z wydajnością oraz opóźnieniami występującymi w systemach opartych na sztucznej inteligencji.

Doskonała dla programistów Pythona, którzy poszukują praktycznych porad i jasnych przykładów.

Spis treści

Wprowadzenie

1. Podstawy modeli GPT-4 i ChatGPT

• Wprowadzenie do modeli LLM
  • Podstawy modeli językowych i NLP
  • Transformer i jego rola w modelu LLM
  • Demistyfikacja etapów tokenizacji i prognozowania w modelach GPT
• Historia modeli w skrócie: od GPT-1 do GPT-4
  • GPT-1
  • GPT-2
  • GPT-3
  • Od GPT-3 do InstructGPT
  • GPT-3.5, Codex i ChatGPT
  • GPT-4
• Zastosowania modelu LLM i przykładowe produkty
  • Be My Eyes
  • Morgan Stanley
  • Khan Academy
  • Duolingo
  • Yabble
  • Waymark
  • Inworld AI
• Uważaj na halucynacje sztucznej inteligencji: ograniczenia i wnioski
• Optymalizowanie modelu GPT za pomocą wtyczek i dostrajania
• Podsumowanie

2. Szczegółowe informacje o interfejsach API modeli GPT-4 i ChatGPT

• Podstawowe pojęcia
• Dostępne interfejsy API modeli OpenAI
• Testowanie modeli GPT za pomocą platformy OpenAI Playground
• Pierwsze kroki: biblioteka OpenAI dla języka Python
  • Dostęp do modeli i klucz API
  • Przykład "Witaj, świecie!"
• Korzystanie z modeli ChatGPT i GPT-4
  • Parametry wejściowe punktu końcowego ChatCompletion
  • Format odpowiedzi punktu końcowego ChatCompletion
  • Od uzupełniania tekstu do funkcji
• Korzystanie z innych modeli uzupełniających tekst
  • Parametry wejściowe punktu końcowego Completion
  • Format odpowiedzi punktu końcowego Completion
• Uwagi
  • Ceny i limity tokenów
  • Bezpieczeństwo i prywatność danych
• Inne interfejsy API i ich funkcjonalności
  • Osadzenia
  • Modele moderujące
  • Whisper i DALL-E
• Podsumowanie (i ściągawka)

3. Tworzenie aplikacji opartych na modelach GPT-4 i ChatGPT

• Ogólne informacje o tworzeniu aplikacji
  • Zarządzanie kluczami API
  • Bezpieczeństwo i prywatność danych
• Wzorce architektoniczne oprogramowania
• Podatności na ataki aplikacji opartych na modelach LLM
  • Analiza danych wejściowych i wyjściowych
  • Nieuchronność wstrzykiwania monitów
• Przykładowe projekty
  • Projekt 1. Generator wiadomości
  • Projekt 2. Streszczanie filmów z YouTube'a
  • Projekt 3. Ekspert od Minecrafta
  • Projekt 4. Sterowanie głosem
• Podsumowanie

4. Zaawansowane techniki GPT-4 i ChatGPT

• Inżynieria monitu
  • Tworzenie skutecznych monitów
  • Rozumowanie modelu krok po kroku
  • Implementacja uczenia na kilku przykładach
  • Zwiększanie skuteczności monitu
• Dostrajanie modelu
  • Pierwsze kroki
  • Dostrajanie modelu za pomocą interfejsu OpenAI API
  • Zastosowania dostrojonych modeli
  • Generowanie syntetycznych danych i dostrajanie modelu na potrzeby e-mailowej kampanii marketingowej
  • Koszty dostrajania
• Podsumowanie

5. Rozszerzanie modeli LLM za pomocą platformy LangChain i wtyczek

• Platforma LangChain
  • Dynamiczne monity
  • Agenty i narzędzia
  • Pamięć
  • Osadzenia
• Wtyczki GPT-4
  • Informacje ogólne
  • Interfejs API
  • Manifest
  • Specyfikacja OpenAPI
  • Opisy
• Podsumowanie
• Wnioski

Słownik kluczowych pojęć