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    • GPT(使用OpenAI API构建NLP产品的终极指南)
      • 作者:(英)桑德拉·库布利克//舒巴姆·萨博|责编:张淑谦//王海霞|译者:李兆钧
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111747758
      • 出版日期:2024/02/01
      • 页数:176
    • 售价:23.6
  • 内容大纲

        本书是一本关于生成式预训练人工智能语言模型的综合性图书,涵盖了其在创建创新NLP产品方面的意义、功能和应用。
        本书提供了如何轻松使用OpenAI API的全面指南,探索了根据用户的具体需求使用该工具的方法,并展示了基于GPT-3的成功企业案例。
        本书分为两个部分,第一部分侧重于介绍OpenAI API的基础知识。第二部分着重研究GPT-3周边的动态和繁荣的环境。
        本书适合技术研发人员、人工智能爱好者,以及关注人工智能应用的企业家、创业者阅读。
  • 作者介绍

  • 目录

    对本书的赞誉
    致谢
    关于作者
    译者序
    前言
    第1章  大型语言模型革命
      自然语言处理的幕后花絮
      语言模型变得越大越好
      生成式预训练Transformer:GPT-3
        生成模型
        预训练模型
        Transformer模型
        序列到序列模型
      Transformer注意力机制
      GPT-3:简史
        GPT-1
        GPT-2
        GPT-3
      访问OpenAI API
    第2章  OpenAI API入门
      OpenAI Playground
      提示工程与设计
      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
      执行引擎
        Davinci
        Curie
        Babbage
        Ada
        Instruct系列
      API端点
        列出引擎
        返回引擎
        补全
        语义搜索
        文件
        Embedding
      定制GPT-3
        定制GPT-3模型支持的应用程序
        如何为您的应用程序定制GPT-3
      Token
      定价
      GPT-3在标准NLP任务上的性能

        文本分类
        命名实体识别
        文本摘要
        文本生成
        文章生成
        社交媒体生成
      结论
    第3章  GPT-3和编程
      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
      结论
    第4章  GPT-3是下一代创业公司的推动者
      模型即服务
      近距离观察新的创业环境:案例研究
        GPT-3的创造性应用:Fable Studio
        GPT-3的数据分析应用:Viable
        GPT-3的聊天机器人应用:Quickchat
        GPT-3的营销应用:Copysmith
        GPT-3的编码应用:Stenography
      投资者对GPT-3创业生态系统的展望
      结论
    第5章  GPT-3是企业创新的下一步
      案例研究:GitHub Copilot
        它是如何运行的
        开发Copilot
        低代码/无代码编程意味着什么
        使用API扩展
        GitHub Copilot的下一步是什么
      案例研究:Algolia Answers
        评估NLP选项
        数据隐私
        费用
        速度和延迟
        经验教训
      案例研究:微软的Azure OpenAI服务
        本应建立的伙伴关系
        Azure原生OpenAI API
        资源管理
        安全和数据隐私
        企业级的模型即服务
        其他微软AI和ML服务
        给企业的建议
        OpenAI或Azure OpenAI服务:您应该使用哪一种
      结论
    第6章  GPT-3:好的、坏的和丑的
      应对人工智能偏见
      反偏见对策
      低质量的内容和错误信息的传播

      LLM的绿色足迹
      谨慎行事
      结论
    结论  实现人工智能的大众化
      无代码?没问题!
      访问和模型即服务
      结论