大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT
大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT
Olivier Caelen, Marie-Alice Blete 著
何文斯 译
出版时间：2024年02月
页数：145
“本书通过实际示例，一步步带大家开发出自己的大模型应用。”
——Tom Taulli，Generative AI作者
“ 无缝衔接理论和实践，让基于GPT-4和ChatGPT的大模型应用开发变得简单、易上手。”
——Lucas Soares，Biometrid公司，机器学习工程师

本书是专门为Python开发者打造的大模型应用开发极简入门手册，可带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的主要特性、优势及其工作原理，并在此基础上利用OpenAI Python库构建文本生成、问答和内容摘要等大模型应用。
本书语言简洁清晰、示例好学易用，并随书附赠Python代码示例。大家还可以随时参考书末的术语表，巩固所学。如果你想让自己的应用充分发挥大模型的潜力，本书可谓必读之作。

通过本书，你将学习：
● GPT-4和ChatGPT的基本原理和优势，以及它们的工作方式；
● 如何将这类模型集成到基于Python的自然语言处理应用中；
● 如何使用Python开发基于GPT-3.5 API和GPT-4 API 的文本生成、问答、内容摘要等初级应用；
● 进阶主题，包括提示工程、为特定任务微调模型、插件和LangChain等。

  1. 推荐序一　学习成为善用AI的人 | 宝玉
  2. 推荐序二　开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程 | 张路宇
  3. 推荐序三　人人都要学会和AI相处 | 孙志岗
  4. 推荐序四　AI工程师：做新一轮智能革命的首批探索者 | 邓范鑫
  5. 推荐序五　进入智能应用的新时代 | 梁宇鹏（@一乐）
  6. 推荐序六　AGI：不要旁观，要真正参与 | 罗云
  7. 推荐序七　不要害怕被ChatGPT取代，要做第 一批驾驭新技术的人 | 宜博
  8. 译者序　没有谁天生就是AI工程师 | 何文斯
  9. 前言
  10. 第1章　初识GPT-4和ChatGPT
  11. 1.1　LLM概述
  12. 1.1.1　探索语言模型和NLP的基础
  13. 1.1.2　理解Transformer架构及其在LLM中的作用
  14. 1.1.3　解密GPT模型的标记化和预测步骤
  15. 1.2　GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4
  16. 1.2.1　GPT-1
  17. 1.2.2　GPT-2
  18. 1.2.3　GPT-3
  19. 1.2.4　从 GPT-3到InstructGPT
  20. 1.2.5　GPT-3.5、Codex和ChatGPT
  21. 1.2.6　GPT-4
  22. 1.3　LLM用例和示例产品
  23. 1.3.1　Be My Eyes
  24. 1.3.2　摩根士丹利
  25. 1.3.3　可汗学院
  26. 1.3.4　多邻国
  27. 1.3.5　Yabble
  28. 1.3.6　Waymark
  29. 1.3.7　Inworld AI
  30. 1.4　警惕AI幻觉：限制与考虑
  31. 1.5　使用插件和微调优化GPT模型
  32. 1.6　小结
  33. 第2章　深入了解GPT-4和ChatGPT的API
  34. 2.1　基本概念
  35. 2.2　OpenAI API提供的可用模型
  36. 2.3　在OpenAI Playground中使用GPT模型
  37. 2.4　开始使用OpenAI Python库
  38. 2.4.1　OpenAI访问权限和API密钥
  39. 2.4.2　Hello World示例程序
  40. 2.5　使用GPT-4和ChatGPT
  41. 2.5.1　ChatCompletion端点的输入选项
  42. 2.5.2　ChatCompletion端点的输出格式
  43. 2.5.3　从文本补全到函数
  44. 2.6　使用其他文本补全模型
  45. 2.6.1　Completion端点的输入选项
  46. 2.6.2　Completion端点的输出格式
  47. 2.7　考虑因素
  48. 2.7.1　定价和标记限制
  49. 2.7.2　安全和隐私
  50. 2.8　其他OpenAI API和功能
  51. 2.8.1　嵌入
  52. 2.8.2　内容审核模型
  53. 2.8.3　Whisper和DALL · E
  54. 2.9　小结（含速查清单）
  55. 第3章　使用GPT-4和ChatGPT构建应用程序
  56. 3.1　应用程序开发概述
  57. 3.1.1　管理API密钥
  58. 3.1.2　数据安全和数据隐私
  59. 3.2　软件架构设计原则
  60. 3.3　LLM驱动型应用程序的漏洞
  61. 3.3.1　分析输入和输出
  62. 3.3.2　无法避免提示词注入
  63. 3.4　示例项目
  64. 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
  66. 3.4.3　项目3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家
  67. 3.4.4　项目4：语音控制
  68. 3.5　小结
  69. 第4章　GPT-4和ChatGPT的高级技巧
  70. 4.1　提示工程
  71. 4.1.1　设计有效的提示词
  72. 4.1.2　逐步思考
  73. 4.1.3　实现少样本学习
  74. 4.1.4　改善提示效果
  75. 4.2　微调
  76. 4.2.1　开始微调
  77. 4.2.2　使用OpenAI API进行微调
  78. 4.2.3　微调的应用
  79. 4.2.4　生成和微调电子邮件营销活动的合成数据
  80. 4.2.5　微调的成本
  81. 4.3　小结
  82. 第5章　使用LangChain框架和插件增强LLM的功能
  83. 5.1　LangChain框架
  84. 5.1.1　动态提示词
  85. 5.1.2　智能体及工具
  86. 5.1.3　记忆
  87. 5.1.4　嵌入
  88. 5.2　GPT-4插件
  89. 5.2.1　概述
  90. 5.2.2　API
  91. 5.2.3　插件清单
  92. 5.2.4　OpenAPI规范
  93. 5.2.5　描述
  94. 5.3　小结
  95. 5.4　总结
  96. 术语表
书名：大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT
译者：何文斯 译
国内出版社：人民邮电出版社
出版时间：2024年02月
页数：145
书号：978-7-115-63640-9
原版书书名：Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT
原版书出版商：O'Reilly Media
Olivier Caelen
 
Olivier Caelen，国际支付服务先驱Worldline公司机器学习研究员、布鲁塞尔自由大学机器学习博士，业余时间在布鲁塞尔自由大学教授机器学习课程。
 
 
Marie-Alice Blete
 
Marie-Alice Blete，国际支付服务先驱Worldline公司研发部门软件架构师、数据工程师。她还负责维护开发者关系，并担任技术演讲嘉宾。
 
 
本书封面上的动物是刺蛇尾（Ophiothrix spiculata），也被称为亚历山大刺蛇尾或带状刺蛇尾。
亚历山大刺蛇尾看起来像海星，但它们是不同的物种。亚历山大刺蛇尾常见于中美洲和南美洲的东海岸，以及加勒比海附近。亚历山大刺蛇尾属于滤食性动物，它们通常将自己埋在海底（在不同的深度），伸出一两只触手来抓取食物。它们在海底的移动会带动沙子，从而有助于维持生态系统的平衡。
亚历山大刺蛇尾能够通过“断臂”的方式来抵御捕食者。在受到攻击时，它们留下扭动的触手，自己则直接逃脱。只要中央的身体部分完好无损，它们的触手就会逐渐再生（触手最长可达60厘米）。
O’Reilly图书封面上的许多动物濒临灭绝，它们都对这个世界极为重要。
本书的封面插图由Karen Montgomery基于来源不详的古董线雕版画绘制。
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定价：59.80元
书号：978-7-115-63640-9
出版社：人民邮电出版社
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