GPT：使用OpenAI API構(gòu)建NLP產(chǎn)品的終極指南

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	[英]桑德拉·庫(kù)布利克; [英]舒巴姆·薩博
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111747758	出版時(shí)間：	2024-02-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	32開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是一本關(guān)于生成式預(yù)訓(xùn)練人工智能語(yǔ)言模型的綜合性圖書(shū)，涵蓋了其在創(chuàng)建創(chuàng)新NLP產(chǎn)品方面的意義、功能和應(yīng)用。本書(shū)提供了如何輕松使用OpenAI API的全面指南，探索了根據(jù)用戶(hù)的具體需求使用該工具的方法，并展示了基于GPT-3的成功企業(yè)案例。本書(shū)分為兩個(gè)部分，第一部分側(cè)重于介紹OpenAI API的基礎(chǔ)知識(shí)。第二部分著重研究GPT-3周邊的動(dòng)態(tài)和繁榮的環(huán)境。本書(shū)適合技術(shù)研發(fā)人員、人工智能愛(ài)好者，以及關(guān)注人工智能應(yīng)用的企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　1. [英]桑德拉·庫(kù)布利克（Sandra Kublik）人工智能企業(yè)家、推廣者和社區(qū)建設(shè)者，她的工作促進(jìn)了人工智能商業(yè)創(chuàng)新。她是多家人工智能先行公司的導(dǎo)師和教練，初創(chuàng)公司人工智能加速計(jì)劃和人工智能黑客馬拉松社區(qū)深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室的聯(lián)合創(chuàng)始人。她是NLP和生成式人工智能主題的積極發(fā)言人。她經(jīng)營(yíng)著一個(gè)YouTube頻道，采訪(fǎng)生態(tài)系統(tǒng)利益相關(guān)者，并通過(guò)有趣和有教育性的內(nèi)容討論開(kāi)創(chuàng)性的人工智能趨勢(shì)。2. [英]舒巴姆·薩博（Shubham Saboo）在全球知名公司擔(dān)任從數(shù)據(jù)科學(xué)家到人工智能推廣者的多個(gè)角色，他參與構(gòu)建整個(gè)組織的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，以從頭開(kāi)始創(chuàng)建和擴(kuò)展數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐。作為一名人工智能推廣者，他的工作促使他建立了社區(qū)，并接觸了更廣泛的受眾，以促進(jìn)新興的人工智能領(lǐng)域的思想交流。他熱衷于學(xué)習(xí)新事物并與社區(qū)分享知識(shí)，撰寫(xiě)了關(guān)于人工智能的進(jìn)步及其經(jīng)濟(jì)影響的技術(shù)博客。

圖書(shū)目錄

對(duì)本書(shū)的贊譽(yù)
致謝
關(guān)于作者
譯者序
前言
第1章大型語(yǔ)言模型革命
自然語(yǔ)言處理的幕后花絮
語(yǔ)言模型變得越大越好
生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer：GPT-3
生成模型
預(yù)訓(xùn)練模型
Transformer模型
序列到序列模型
Transformer注意力機(jī)制
GPT-3：簡(jiǎn)史
GPT-1
GPT-2
GPT-3
訪(fǎng)問(wèn)OpenAI API
第2章 OpenAI API入門(mén)
OpenAI Playground
提示工程與設(shè)計(jì)
分解OpenAI API
Engine
Response length
Temperature和Top P
Frequency penalty和Presence penalty
Best of
Stop sequences
Inject start text和Inject restart text
Show probabilities
執(zhí)行引擎
Davinci
Curie
Babbage
Ada
Instruct系列
API端點(diǎn)
列出引擎
返回引擎
補(bǔ)全
語(yǔ)義搜索
文件
Embedding
定制GPT-3
定制 GPT-3 模型支持的應(yīng)用程序ⅩⅨ
如何為您的應(yīng)用程序定制GPT-3
Token
定價(jià)
GPT-3在標(biāo)準(zhǔn)NLP任務(wù)上的性能
文本分類(lèi)
命名實(shí)體識(shí)別
文本摘要
文本生成
文章生成
社交媒體生成
結(jié)論
第3章 GPT-3和編程
如何在Python中使用OpenAI API
如何在Go中使用OpenAI API
如何在Java中使用OpenAI API
由 Streamlit 提供支持的 GPT-3 沙盒
結(jié)論
第4章 GPT-3是下一代創(chuàng)業(yè)公司的推動(dòng)者
模型即服務(wù)
近距離觀察新的創(chuàng)業(yè)環(huán)境：案例研究
GPT-3的創(chuàng)造性應(yīng)用：Fable Studio
GPT-3的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：Viable
GPT-3的聊天機(jī)器人應(yīng)用：Quickchat
GPT-3的營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用：Copysmith
GPT-3的編碼應(yīng)用：Stenography
投資者對(duì)GPT-3創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的展望
結(jié)論
第5章 GPT-3是企業(yè)創(chuàng)新的下一步
案例研究：GitHub Copilot
它是如何運(yùn)行的
開(kāi)發(fā)Copilot
低代碼/無(wú)代碼編程意味著什么
使用API擴(kuò)展
GitHub Copilot的下一步是什么
案例研究：Algolia Answers
評(píng)估NLP選項(xiàng)
數(shù)據(jù)隱私
費(fèi)用
速度和延遲
經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
案例研究：微軟的Azure OpenAI服務(wù)
本應(yīng)建立的伙伴關(guān)系
Azure原生OpenAI API
資源管理
安全和數(shù)據(jù)隱私
企業(yè)級(jí)的模型即服務(wù)
其他微軟AI和ML服務(wù)
給企業(yè)的建議
OpenAI或Azure OpenAI服務(wù)：您應(yīng)該使用哪一種
結(jié)論
第6章 GPT-3：好的、壞的和丑的
應(yīng)對(duì)人工智能偏見(jiàn)
反偏見(jiàn)對(duì)策
低質(zhì)量的內(nèi)容和錯(cuò)誤信息的傳播
LLM的綠色足跡
謹(jǐn)慎行事
結(jié)論
結(jié)論實(shí)現(xiàn)人工智能的大眾化
無(wú)代碼？沒(méi)問(wèn)題！
訪(fǎng)問(wèn)和模型即服務(wù)
結(jié)論