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《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》内容简介
本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“可用知识”，带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。通过本书，你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例，帮你理解并应用在自己的项目中。此外，书后还提供了一份术语表，方便你随时参考。
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》书籍信息摘要
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》内容简介与阅读建议，作者 [比]奥利维耶·卡埃朗/[法]玛丽–艾丽斯·布莱特，科技技术，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：ChatGPT、大模型、计算机类。
- 作者：[比]奥利维耶·卡埃朗/[法]玛丽–艾丽斯·布莱特
- 分类：科技技术
- 出版年份：2024
- 出版社：人民邮电出版社
- 页数：168 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 7.2 可作为选书参考。
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版本
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目录
- 推荐序一 学习成为善用 AI 的人 | 宝玉
- 序二 开启一段有趣、有启发、 有收获的冒险旅程 | 张路宇
- 序三 人人都要学会和 AI 相处 | 孙志岗
- 序四 AI 工程师：做新一轮智能革命的首批探索者 | 邓范鑫
- 序五 进入智能应用的新时代 | 梁宇鹏(@一乐)
- 序六 AGI：不要旁观，要真正参与 | 罗云
- 序七 不要害怕被 ChatGPT 取代，要做第 一批驾驭新技术的人 | 宜博
- 译者序 没有谁天生就是 AI 工程师 | 何文斯
展开全部（共 96 章节）
- 前言
- 第 1章 初识GPT-4 和 ChatGPT 1
- 1.1 LLM 概述 2
- 1.1.1 探索语言模型和 NLP 的基础 2
- 1.1.2 理解 Transformer 架构及其在 LLM 中的作用 4
- 1.1.3 解密 GPT 模型的标记化和预测步骤 7
- 1.2 GPT模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4 9
- 1.2.1 GPT-1 9
- 1.2.2 GPT-2 10
- 1.2.3 GPT-3 11
- 1.2.4 从 GPT-3 到 InstructGPT 12
- 1.2.5 GPT-3.5、Codex 和 ChatGPT 14
- 1.2.6 GPT-4 15
- 1.3 LLM 用例和示例产品 16
- 1.3.1 Be My Eyes 16
- 1.3.2 摩根士丹利 17
- 1.3.3 可汗学院 17
- 1.3.4 多邻国 18
- 1.3.5 Yabble 18
- 1.3.6 Waymark 19
- 1.3.7 Inworld AI 19
- 1.4 警惕 AI 幻觉：限制与考虑 20
- 1.5 使用插件和微调优化 GPT 模型 23
- 1.6 小结 24
- 第 2章 深入了解 GPT-4 和 ChatGPT 的 API 25
- 2.1 基本概念 26
- 2.2 OpenAI API 提供的可用模型 27
- 2.3 在 OpenAI Playground 中使用 GPT 模型 29
- 2.4 开始使用 OpenAI Python 库 34
- 2.4.1 OpenAI 访问权限和 API 密钥 35
- 2.4.2 Hello World 示例程序 36
- 2.5 使用 GPT-4 和 ChatGPT 38
- 2.5.1 ChatCompletion 端点的输入选项 39
- 2.5.2 ChatCompletion 端点的输出格式 42
- 2.5.3 从文本补全到函数 43
- 2.6 使用其他文本补全模型 46
- 2.6.1 Completion 端点的输入选项 47
- 2.6.2 Completion 端点的输出格式 48
- 2.7 考虑因素 48
- 2.7.1 定价和标记限制 48
- 2.7.2 安全和隐私 50
- 2.8 其他 OpenAI API 和功能 50
- 2.8.1 嵌入 50
- 2.8.2 内容审核模型 53
- 2.8.3 Whisper 和 DALL · E 55
- 2.9 小结(含速查清单) 56
- 第3章 使用 GPT-4 和 ChatGPT 构建应用程序 59
- 3.1 应用程序开发概述 59
- 3.1.1 管理 API 密钥 60
- 3.1.2 数据安全和数据隐私 62
- 3.2 软件架构设计原则 62
- 3.3 LLM 驱动型应用程序的漏洞 63
- 3.3.1 分析输入和输出 64
- 3.3.2 无法避免提示词注入 65
- 3.4 示例项目 65
- 3.4.1 项目 1：构建新闻稿生成器 65
- 3.4.2 项目 2：YouTube 视频摘要 68
- 3.4.3 项目 3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家 71
- 3.4.4 项目 4：语音控制 77
- 3.5 小结 83
- 第4章 GPT-4 和 ChatGPT 的 技巧 85
- 4.1 提示工程 85
- 4.1.1 设计有效的提示词 86
- 4.1.2 逐步思考 92
- 4.1.3 实现少样本学习 94
- 4.1.4 改善提示效果 96
- 4.2 微调 98
- 4.2.1 开始微调 99
- 4.2.2 使用 OpenAI API 进行微调 101
- 4.2.3 微调的应用 . 105
- 4.2.4 生成和微调电子邮件营销活动的合成数据 107
- 4.2.5 微调的成本 113
- 4.3 小结 114
- 第5章 使用 LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能 117
- 5.1 LangChain 框架 117
- 5.1.1 动态提示词 119
- 5.1.2 智能体及工具 120
- 5.1.3 记忆 124
- 5.1.4 嵌入 125
- 5.2 GPT-4 插件 129
- 5.2.1 概述 130
- 5.2.2 API 131
- 5.2.3 插件清单 132
- 5.2.4 OpenAPI 规范 133
- 5.2.5 描述 135
- 5.3 小结 135
- 5.4 总结 136
- 术语表 137
合规获取说明
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常见问题
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