AI图书推荐:使用GPT-4和ChatGPT开发AI应用APP

这本书是面向想要学习如何使用大型语言模型构建应用程序的 Python 开发人员的全面指南。作者 Olivier Caelen 和 Marie-Alice Blete 涵盖了 GPT-4 和 ChatGPT 的主要特征和好处,并解释了它们的工作原理。您还将获得使用 GPT-4 和 ChatGPT Python 库开发应用程序的逐步指南,包括文本生成、问答和内容总结工具。

您将学习到:

ChatGPT 和 GPT-4 的基础知识和好处以及它们的工作原理

如何将这些模型集成到基于 Python 的应用程序中以用于 NLP 任务

如何使用 Python 中的 GPT-4 或 ChatGPT API 为文本生成、问答和内容总结等其他任务开发应用程序

高级 GPT 主题,包括提示工程、为特定任务微调模型、插件、LangChain 等等。

Olivier Caelen 拥有两个硕士学位(统计学和计算机科学),并在 Gianluca Bontempi 教授的指导下从布鲁塞尔自由大学的机器学习小组获得了博士学位。在他的论文期间,他研究了在 bandit 问题背景下的最佳顺序选择算法。论文完成后,他在 Worldline(前 Atos 公司)工作了 8 年。在信用卡欺诈检测团队工作了 5 年,在研发部门工作了 3 年。他在 Worldline 的研究主要集中在异常和欺诈检测的机器学习技术上。从 2018 年到 2021 年,他是比利时奥兰治的首席数据科学家。在奥兰治比利时,他必须参与的项目主要集中在与营销团队相关的主题上(例如,客户流失检测、追加销售、交叉销售和潜在客户开发)。2021 年,他担任 Levi's 欧洲的数据科学经理,负责所有与供应链相关的项目。自 2022 年以来,他回到 Worldline 的研发部门。

Olivier Caelen 也有教学工作,在两门课程中分享他的经验。一门是在布鲁塞尔自由大学的机器学习基础课程,另一门是在 ECAM 的深度学习技术课程。

他还是 42 篇国际同行评审科学期刊/会议出版物的共同作者,也是 6 项专利的共同发明人。

以下是各章节内容的简要概述:

本书《Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT》由Olivier Caelen和Marie-Alice Blete撰写,主要介绍了如何使用GPT-4和ChatGPT开发应用程序。以下是对书中五个主要部分的要点总结:

第一部分:引言和基础

  • **ChatGPT的影响**:ChatGPT在短时间内吸引了大量用户,突显了AI文本生成的潜力。

  • **OpenAI API**:提供了一个易于使用的解决方案,使得开发者能够无需强大的硬件或深度的AI知识即可构建AI应用。

  • **作者背景**:Olivier作为数据科学家,Marie-Alice作为软件工程师,共同提供了开发GPT-4和ChatGPT应用的广泛理解。

第二部分:深入GPT-4和ChatGPT API

  • **OpenAI Playground**:一个无需编码即可测试不同语言模型的Web平台。

  • **OpenAI Python库**:介绍了如何使用API密钥和进行基本的"Hello World"示例。

  • **模型选择**:讨论了不同的模型及其定价,以及如何选择适合的模型。

第三部分:构建GPT-4和ChatGPT应用

  • **应用开发概述**:讨论了集成OpenAI API时的关键点,包括API密钥管理、数据隐私和安全。

  • **软件架构设计原则**:建议应用程序设计得与OpenAI API松耦合,以适应可能的API变化。

  • **LLM应用的漏洞**:介绍了如提示注入等安全风险,并推荐了如何通过添加分析层和监控来减轻这些风险。

第四部分:高级GPT-4和ChatGPT技术

  • **提示工程**:介绍了如何设计有效的提示,包括上下文、任务和角色的定义。

  • **零样本学习和少样本学习**:讨论了如何使用这些技术来提高模型的泛化能力和适应性。

  • **微调**:介绍了如何通过微调来定制模型以适应特定任务或领域。

第五部分:使用LangChain框架和插件扩展LLM功能

  • **LangChain框架**:一个用于开发LLM驱动应用的新框架,提供了与不同语言模型交互的优雅方式。

  • **GPT-4插件**:介绍了GPT-4的插件功能,这些插件可以扩展模型的功能,如实时信息检索和复杂数学计算。

结论

  • **持续学习**:鼓励读者继续探索AI领域,利用新知识开发创新应用,并适应AI技术的不断进步。

本书通过实际示例和逐步指导,使读者能够理解并应用GPT-4和ChatGPT模型来开发智能聊天机器人、内容生成器等应用。同时,书中也强调了在应用开发过程中需要注意的安全和隐私问题。

相关推荐
用户6915811416527 分钟前
Ascend Extension for PyTorch的源码解析
人工智能
成富1 小时前
文本转SQL(Text-to-SQL),场景介绍与 Spring AI 实现
数据库·人工智能·sql·spring·oracle
CSDN云计算2 小时前
如何以开源加速AI企业落地,红帽带来新解法
人工智能·开源·openshift·红帽·instructlab
艾派森2 小时前
大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
人工智能·python·随机森林·机器学习·数据挖掘
hairenjing11232 小时前
在 Android 手机上从SD 卡恢复数据的 6 个有效应用程序
android·人工智能·windows·macos·智能手机
小蜗子2 小时前
Multi‐modal knowledge graph inference via media convergenceand logic rule
人工智能·知识图谱
SpikeKing2 小时前
LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 环境配置与训练推理 教程 (1)
人工智能·llm·大语言模型·llama·环境配置·llamafactory·训练框架
黄焖鸡能干四碗3 小时前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
3 小时前
开源竞争-数据驱动成长-11/05-大专生的思考
人工智能·笔记·学习·算法·机器学习
ctrey_3 小时前
2024-11-4 学习人工智能的Day21 openCV(3)
人工智能·opencv·学习