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正版现货新书大模型应用开发极简入门 9787115664662 (比)奥利维耶·卡埃朗(Olivier Caelen),(法)玛丽-艾丽斯·布莱特(Marie-Alice Blete) 著何文斯译

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作者: (比)奥利维耶·卡埃朗(Olivier Caelen),(法)玛丽-艾丽斯·布莱特(Marie-Alice Blete) 著何文斯译
出版社: 人民邮电出版社
ISBN: 9787115664662

出版时间: 2024-09
装帧: 平装
开本: 32开

作者: (比)奥利维耶·卡埃朗(Olivier Caelen),(法)玛丽-艾丽斯·布莱特(Marie-Alice Blete) 著何文斯译
出版社: 人民邮电出版社

ISBN: 9787115664662
出版时间: 2024-09

装帧: 平装
开本: 32开

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作者简介
奥利维耶·卡埃朗（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。玛丽–艾丽斯·布莱特（Marie-Alice Blete） AI工程师，曾在Worldline公司研发部门担任软件架构师。热衷于分享AI知识，并经常在技术活动中担任演讲嘉宾。何文斯（译者）知名大模型创业公司 Dify 产品经理、公众号“何文斯”作者，致力于研究大模型中间件技术和AI应用工程化的实际落地。业余时间撰写大模型相关技术的科普文章，期待共同见证通用人工智能的实现。

目录
推荐序一学习成为善用AI的人宝玉推荐序二开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程张路宇推荐序三人人都要学会和AI相处孙志岗推荐序四 AI工程师：从智能革命的探索者到智能体时代的缔造者邓范鑫推荐序五未来正在生成中梁宇鹏推荐序六 AGI：不要旁观，要真正参与罗云推荐序七 AI是人类能力的指数级放大器宜博译者序没有谁天生就是AI工程师何文斯前言第1章初识GPT-4和ChatGPT1.1 LLM概述1.1.1 探索语言模型和NLP的基础1.1.2 理解Transformer架构及其在LLM中的作用1.1.3 解密GPT模型的词元化和预测步骤1.1.4 将视觉整合到LLM中1.2 GPT模型简史：从GPT-1到GPT-41.2.1 GPT-11.2.2 GPT-21.2.3 GPT-31.2.4 从GPT-3到InstructGPT1.2.5 GPT-3.5、ChatGPT和Codex1.2.6 GPT-41.2.7 人工智能向多模态演进1.3 LLM用例和示例产品1.3.1 Be My Eyes1.3.2 摩根士丹利1.3.3 可汗学院1.3.4 多邻国1.3.5 Yabble1.3.6 Waymark1.3.7 Inworld AI1.4 警惕AI幻觉：限制与注意事项1.5 借助高级功能释放GPT潜力1.6 小结第2章深入了解OpenAI API2.1 基本概念2.2 OpenAI API中可用的模型2.2.1 GPT Base2.2.2 InstructGPT（遗留版）2.2.3 GPT-3.52.2.4 GPT-42.3 在OpenAI Playground中使用GPT模型2.4 入门：OpenAI Python库2.4.1 OpenAI服务访问与API密钥2.4.2 Hello World2.5 使用聊天补全模型2.5.1 聊天补全端点的输入选项2.5.2 调整temperature和top_p2.5.3 聊天补全端点的输出结果格式2.5.4 视觉能力2.5.5 请求JSON输出2.6 使用其他文本补全模型2.6.1 文本补全端点的输入选项2.6.2 文本补全端点的输出结果格式2.7 注意事项2.7.1 定价和词元限制2.7.2 安全与隐私：小心！2.8 其他OpenAI API和功能2.8.1 嵌入2.8.2 审核2.8.3 文本转语音2.8.4 语音转文本2.8.5 图像API2.9 小结（含速查清单）第3章构建基于LLM的应用程序：功能与挑战3.1 应用程序开发概述3.1.1 API密钥管理3.1.2 安全与数据隐私3.2 软件架构设计原则3.3 将LLM能力集成到你的项目中3.3.1 对话能力3.3.2 语言处理能力3.3.3 人机交互能力3.3.4 结合能力3.4 示例项目3.4.1 项目1：构建新闻生成器解决方案——语言处理3.4.2 项目2：总结YouTube视频——语言处理3.4.3 项目3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家——语言处理与对话3.4.4 项目4：创建个人助理——人机界面3.4.5 项目5：组织文档——语言处理3.4.6 项目6：情感分析——语言处理3.5 成本管理3.6 基于LLM的应用程序的漏洞3.6.1 分析输入和输出3.6.2 提示词注入的不可避免性3.7 合理使用外部API3.7.1 处理错误和意外延迟问题3.7.2 速率限制3.7.3 提高响应能力，改善用户体验3.8 小结第4章 OpenAI高级LLM集成策略4.1 提示工程4.1.1 利用角色、上下文和任务设计有效的提示词4.1.2 逐步思考4.1.3 实现少样本学习4.1.4 基于用户反馈的迭代优化4.1.5 改善提示效果4.2 微调4.2.1 入门4.2.2 使用OpenAI API进行微调4.2.3 使用OpenAI的Web界面进行微调4.2.4 微调应用程序4.2.5 为电子邮件营销活动生成和微调合成数据4.2.6 微调的成本4.3 RAG4.3.1 基础RAG4.3.2 高级RAG4.3.3 RAG的局限4.4 策略选择4.4.1 策略比较4.4.2 评估4.5 从普通应用程序到基于LLM的解决方案4.5.1 提示词敏感性4.5.2 非确定性4.5.3 幻觉4.6 小结第5章通过框架、插件等提升LLM的能力5.1 LangChain框架5.1.1 LangChain库5.1.2 动态提示词5.1.3 智能体和工具5.1.4 记忆5.1.5 嵌入5.2 LlamaIndex框架5.2.1 演示：10行代码实现RAG5.2.2 LlamaIndex原则5.2.3 定制化5.3 GPT-4插件5.3.1 概述5.3.2 API5.3.3 插件清单5.3.4 OpenAPI规范5.3.5 描述5.4 GPTs5.5 Assistants API5.5.1 创建Assistants API5.5.2 利用你的Assistants API管理对话5.5.3 函数调用5.5.4 OpenAI Web平台上的助手5.6 小结第6章综合运用6.1 关键要点6.2 综合运用：助手用例6.2.1 第一步：构思6.2.2 第二步：定义需求
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