大模型應用開發極簡入門-基於GPT-4和ChatGPT (第2版) (附小冊子) 9787115664662 奧利維耶.

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書名：大模型應用開發極簡入門-基於GPT-4和ChatGPT (第2版) (附小冊子)
ISBN：9787115664662
出版社：人民郵電
著編譯者：奧利維耶.卡埃朗 瑪麗-艾麗斯.布萊特
頁數：286
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718927
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【台灣高等教育出版社簡體書】 大模型應用開發極簡入門-基於GPT-4和ChatGPT (第2版) (附小冊子) 787115664662 奧利維耶.卡埃朗 瑪麗-艾麗斯.布萊特

內容簡介

本書為廣受讀者喜愛的暢銷書升級版，旨在讓讀者快速、簡單地上手大模型應用開發。 本書為初學者提供了一份清晰、全面的「最小可用知識」，帶領你快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及優勢，並在此基礎上使用流行的Python編程語言構建大模型應用。升級版在舊版的基礎上進行了全面更新，融入了大模型應用開發的最新進展，比如RAG、GPT-4新特性的應用解析等。本書提供了大量簡單易學的示例，幫你理解相關概念並將其應用在自己的項目中。 準備好了嗎？只需了解Python，你即可將本書作為進入大模型時代的啟動手冊，開發出自己的大模型應用。

作者簡介

奧利維耶·卡埃朗(Olivier Caelen)，國際支付服務先驅Worldline公司機器學習研究員、布魯塞爾自由大學機器學習博士，業餘時間在布魯塞爾自由大學教授機器學習課程。

目錄

推薦序一 學習成為善用AI的人 寶玉
推薦序二 開啟一段有趣、有啟發、有收穫的冒險旅程 張路宇
推薦序三 人人都要學會和AI相處 孫志崗
推薦序四 AI工程師：從智能革命的探索者到智能體時代的締造者 鄧范鑫
推薦序五 未來正在生成中 梁宇鵬
推薦序六 AGI：不要旁觀，要真正參与 羅雲
推薦序七 AI是人類能力的指數級放大器 宜博
譯者序 沒有誰天生就是AI工程師 何文斯
前言
第1章 初識GPT-4和ChatGPT
1 1 LLM概述
1 1 1 探索語言模型和NLP的基礎
1 1 2 理解Transformer架構及其在LLM中的作用
1 1 3 解密GPT模型的詞元化和預測步驟
1 1 4 將視覺整合到LLM中
1 2 GPT模型簡史：從GPT-1到GPT-4
1 2 1 GPT-1
1 2 2 GPT-2
1 2 3 GPT-3
1 2 4 從GPT-3到InstructGPT
1 2 5 GPT-3 5、ChatGPT和Codex
1 2 6 GPT-4
1 2 7 人工智能向多模態演進
1 3 LLM用例和示例產品
1 3 1 Be My Eyes
1 3 2 摩根士丹利
1 3 3 可汗學院
1 3 4 多鄰國
1 3 5 Yabble
1 3 6 Waymark
1 3 7 Inworld AI
1 4 警惕AI幻覺：限制與注意事項
1 5 藉助高級功能釋放GPT潛力
1 6 小結
第2章 深入了解OpenAI API
2 1 基本概念
2 2 OpenAI API中可用的模型
2 2 1 GPT Base
2 2 2 InstructGPT（遺留版）
2 2 3 GPT-3 5
2 2 4 GPT-4
2 3 在OpenAI Playground中使用GPT模型
2 4 入門：OpenAI Python庫
2 4 1 OpenAI服務訪問與API密鑰
2 4 2 Hello World
2 5 使用聊天補全模型
2 5 1 聊天補全端點的輸入選項
2 5 2 調整temperature和top_p
2 5 3 聊天補全端點的輸出結果格式
2 5 4 視覺能力
2 5 5 請求JSON輸出
2 6 使用其他文本補全模型
2 6 1 文本補全端點的輸入選項
2 6 2 文本補全端點的輸出結果格式
2 7 注意事項
2 7 1 定價和詞元限制
2 7 2 安全與隱私：小心！
2 8 其他OpenAI API和功能
2 8 1 嵌入
2 8 2 審核
2 8 3 文本轉語音
2 8 4 語音轉文本
2 8 5 圖像API
2 9 小結（含速查清單）
第3章 構建基於LLM的應用程序：功能與挑戰
3 1 應用程序開發概述
3 1 1 API密鑰管理
3 1 2 安全與數據隱私
3 2 軟體架構設計原則
3 3 將LLM能力集成到你的項目中
3 3 1 對話能力
3 3 2 語言處理能力
3 3 3 人機交互能力
3 3 4 結合能力
3 4 示例項目
3 4 1 項目1：構建新聞生成器解決方案——語言處理
3 4 2 項目2：總結YouTube視頻——語言處理
3 4 3 項目3：打造《塞爾達傳說：曠野之息》專家——語言處理與對話
3 4 4 項目4：創建個人助理——人機界面
3 4 5 項目5：組織文檔——語言處理
3 4 6 項目6：情感分析——語言處理
3 5 成本管理
3 6 基於LLM的應用程序的漏洞
3 6 1 分析輸入和輸出
3 6 2 提示詞注入的不可避免性
3 7 合理使用外部API
3 7 1 處理錯誤和意外延遲問題
3 7 2 速率限制
3 7 3 提高響應能力，改善用戶體驗
3 8 小結
第4章 OpenAI高級LLM集成策略
4 1 提示工程
4 1 1 利用角色、上下文和任務設計有效的提示詞
4 1 2 逐步思考
4 1 3 實現少樣本學習
4 1 4 基於用戶反饋的迭代優化
4 1 5 改善提示效果
4 2 微調
4 2 1 入門
4 2 2 使用OpenAI API進行微調
4 2 3 使用OpenAI的Web界面進行微調
4 2 4 微調應用程序
4 2 5 為電子郵件營銷活動生成和微調合成數據
4 2 6 微調的成本
4 3 RAG
4 3 1 基礎RAG
4 3 2 高級RAG
4 3 3 RAG的局限
4 4 策略選擇
4 4 1 策略比較
4 4 2 評估
4 5 從普通應用程序到基於LLM的解決方案
4 5 1 提示詞敏感性
4 5 2 非確定性
4 5 3 幻覺
4 6 小結
第5章 通過框架、插件等提升LLM的能力
5 1 LangChain框架
5 1 1 LangChain庫
5 1 2 動態提示詞
5 1 3 智能體和工具
5 1 4 記憶
5 1 5 嵌入
5 2 LlamaIndex框架
5 2 1 演示：10行代碼實現RAG
5 2 2 LlamaIndex原則
5 2 3 定製化
5 3 GPT-4插件
5 3 1 概述
5 3 2 API
5 3 3 插件清單
5 3 4 OpenAPI規範
5 3 5 描述
5 4 GPTs
5 5 Assistants API
5 5 1 創建Assistants API
5 5 2 利用你的Assistants API管理對話
5 5 3 函數調用
5 5 4 OpenAI Web平台上的助手
5 6 小結
第6章 綜合運用
6 1 關鍵要點
6 2 綜合運用：助手用例
6 2 1 第一步：構思
6 2 2 第二步：定義需求
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