Эта небольшая книга представляет собой подробное руководство для разработчиков на Python, желающих научиться создавать приложения с использованием больших языковых моделей. Авторы расскажут об основных возможностях и преимуществах GPT-4 и ChatGPT, а также принципах их работы. Здесь же вы найдете пошаговые инструкции по разработке приложений с использованием библиотеки поддержки GPT-4 и ChatGPT для Python, в том числе инструментов для генерирования текста, отправки вопросов и получения ответов и обобщения контента.
«Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT» содержит множество легковоспроизводимых примеров, которые помогут освоить особенности применения моделей в своих проектах. Все примеры кода на Python доступны в репозитории GitHub. Решили использовать возможности LLM в своих приложениях? Тогда вы выбрали правильную книгу.
Author(s): Оливье Келен, Мари-Алис Блете
Edition: 1
Publisher: Спринт Бук
Year: 2024
Language: Russian
Commentary: Publisher's PDF
Pages: 192
City: Астана
Tags: Machine Learning; Natural Language Processing; Python; ChatGPT; GPT-4; Prompt Design; LangChain
Предисловие
Условные обозначения
Использование примеров кода
Благодарности
От издательства
Глава 1. Обзор GPT-4 и ChatGPT
Введение в LLM
Изучение основ языковых моделей и NLP
Ключевые особенности трансформера и его роль в обработке естественного языка
Суть процесса токенизации и прогнозирования в моделях GPT
Краткая история: от GPT-1 до GPT-4
GPT-1
GPT-2
GPT-3
От GPT-3 к InstructGPT
GPT-3.5, Codex и ChatGPT
GPT-4
Сценарии использования LLM и примеры продуктов
Be My Eyes
Morgan Stanley
Khan Academy
Duolingo
Yabble
Waymark
Inworld AI
Галлюцинации ИИ: ложная информация
Оптимизация моделей GPT с помощью плагинов и тонкой настройки
Резюме
Глава 2. Глубокое погружение в GPT-4
и API ChatGPT
Основные понятия
Модели, доступные в API OpenAI
Использование моделей GPT с помощью OpenAI Playground
Библиотека OpenAI Python
Ключ доступа и API OpenAI
Hello World
Использование ChatGPT и GPT-4
Параметры ввода для конечной точки завершения чата
Формат выходного результата для конечной точки завершения чата
От текстовых завершений к функциям
Использование других моделей завершения текста
Параметры ввода для конечной точки завершения текста
Формат результата вывода для конечной точки завершения текста
Соображения
Ценообразование и ограничения по токенам
Безопасность и конфиденциальность: осторожно!
Другие API и функционал OpenAI
Вложения
Модель модерации
Whisper и DALL-E
Резюме
Глава 3. Создание приложений с помощью GPT-4 и ChatGPT
Разработка приложений
Управление ключами API
Безопасность и конфиденциальность данных
Принципы проектирования архитектуры программного обеспечения
Уязвимости в приложениях с поддержкой LLM
Анализ ввода и вывода
Неизбежность атак
Примеры проектов
Проект 1. Создание решения для генератора новостей
Проект 2. Краткое изложение видеороликов YouTube
Проект 3. Создание ассистента для видеоигры Zelda BOTW
Проект 4. Голосовое управление
Резюме
Глава 4. Передовые технологии GPT-4 и ChatGPT
Проектирование промтов
Эффективные промты
Пошаговое мышление
Реализация обучения на примерах
Повышение эффективности проектирования промтов
Тонкая настройка
Начало работы
Тонкая настройка с помощью API OpenAI
Тонкая настройка приложений
Генерация и тонкая настройка искусственных данных для email-маркетинга
Стоимость тонкой настройки
Резюме
Глава 5. Расширение возможностей LLM с помощью LangChain Framework и плагинов
Фреймворк LangChain
Динамические промты
Агенты и инструменты
Память
Вложения
Плагины GPT-4
Общие сведения
API
Манифест плагина
Спецификация OpenAPI
Описания
Резюме
Заключение
Глоссарий
Об авторах
Иллюстрация на обложке
