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GPT:使用OPENAI API構建NLP產品的終極指南 版權信息
- ISBN：9787111747758
- 條形碼：9787111747758 ; 978-7-111-74775-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
GPT:使用OPENAI API構建NLP產品的終極指南 本書特色
1. 本書對于想要理解GPT-3語言模型并學習如何在OpenAI API上構建應用程序的從業者和開發者來說，是一個完美的起點。
2. OpenAI副總裁領銜，國內外8位人工智能專家傾力推薦。
GPT:使用OPENAI API構建NLP產品的終極指南 內容簡介
本書是一本關于生成式預訓練人工智能語言模型的綜合性圖書，涵蓋了其在創建創新NLP產品方面的意義、功能和應用。 本書提供了如何輕松使用OpenAI API的全面指南，探索了根據用戶的具體需求使用該工具的方法，并展示了基于GPT-3的成功企業案例。 本書分為兩個部分，**部分側重于介紹OpenAI API的基礎知識。第二部分著重研究GPT-3周邊的動態和繁榮的環境。 本書適合技術研發人員、人工智能愛好者，以及關注人工智能應用的企業家、創業者閱讀。
GPT:使用OPENAI API構建NLP產品的終極指南 目錄
對本書的贊譽
致謝
關于作者
譯者序
前言
第1章 大型語言模型革命
自然語言處理的幕后花絮
語言模型變得越大越好
生成式預訓練Transformer：GPT-3
生成模型
預訓練模型
Transformer模型
序列到序列模型
Transformer注意力機制
GPT-3：簡史
GPT-1
GPT-2
GPT-3
訪問OpenAI API
第2章 OpenAI API入門
OpenAI Playground
提示工程與設計
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
執行引擎
Davinci
Curie
Babbage
Ada
Instruct系列
API端點
列出引擎
返回引擎
補全
語義搜索
文件
Embedding
定制GPT-3
定制 GPT-3 模型支持的應用程序ⅩⅨ
如何為您的應用程序定制GPT-3
Token
定價
GPT-3在標準NLP任務上的性能
文本分類
命名實體識別
文本摘要
文本生成
文章生成
社交媒體生成
結論
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
結論
第4章 GPT-3是下一代創業公司的推動者
模型即服務
近距離觀察新的創業環境：案例研究
GPT-3的創造性應用：Fable Studio
GPT-3的數據分析應用：Viable
GPT-3的聊天機器人應用：Quickchat
GPT-3的營銷應用：Copysmith
GPT-3的編碼應用：Stenography
投資者對GPT-3創業生態系統的展望
結論
第5章 GPT-3是企業創新的下一步
案例研究：GitHub Copilot
它是如何運行的
開發Copilot
低代碼/無代碼編程意味著什么
使用API擴展
GitHub Copilot的下一步是什么
案例研究：Algolia Answers
評估NLP選項
數據隱私
費用
速度和延遲
經驗教訓
案例研究：微軟的Azure OpenAI服務
本應建立的伙伴關系
Azure原生OpenAI API
資源管理
安全和數據隱私
企業級的模型即服務
其他微軟AI和ML服務
給企業的建議
OpenAI或Azure OpenAI服務：您應該使用哪一種
結論
第6章 GPT-3：好的、壞的和丑的
應對人工智能偏見
反偏見對策
低質量的內容和錯誤信息的傳播
LLM的綠色足跡
謹慎行事
結論
結論 實現人工智能的大眾化
無代碼？沒問題！
訪問和模型即服務
結論
致謝
關于作者
譯者序
前言
第1章 大型語言模型革命
自然語言處理的幕后花絮
語言模型變得越大越好
生成式預訓練Transformer：GPT-3
生成模型
預訓練模型
Transformer模型
序列到序列模型
Transformer注意力機制
GPT-3：簡史
GPT-1
GPT-2
GPT-3
訪問OpenAI API
第2章 OpenAI API入門
OpenAI Playground
提示工程與設計
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
執行引擎
Davinci
Curie
Babbage
Ada
Instruct系列
API端點
列出引擎
返回引擎
補全
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文件
Embedding
定制GPT-3
定制 GPT-3 模型支持的應用程序ⅩⅨ
如何為您的應用程序定制GPT-3
Token
定價
GPT-3在標準NLP任務上的性能
文本分類
命名實體識別
文本摘要
文本生成
文章生成
社交媒體生成
結論
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
結論
第4章 GPT-3是下一代創業公司的推動者
模型即服務
近距離觀察新的創業環境：案例研究
GPT-3的創造性應用：Fable Studio
GPT-3的數據分析應用：Viable
GPT-3的聊天機器人應用：Quickchat
GPT-3的營銷應用：Copysmith
GPT-3的編碼應用：Stenography
投資者對GPT-3創業生態系統的展望
結論
第5章 GPT-3是企業創新的下一步
案例研究：GitHub Copilot
它是如何運行的
開發Copilot
低代碼/無代碼編程意味著什么
使用API擴展
GitHub Copilot的下一步是什么
案例研究：Algolia Answers
評估NLP選項
數據隱私
費用
速度和延遲
經驗教訓
案例研究：微軟的Azure OpenAI服務
本應建立的伙伴關系
Azure原生OpenAI API
資源管理
安全和數據隱私
企業級的模型即服務
其他微軟AI和ML服務
給企業的建議
OpenAI或Azure OpenAI服務：您應該使用哪一種
結論
第6章 GPT-3：好的、壞的和丑的
應對人工智能偏見
反偏見對策
低質量的內容和錯誤信息的傳播
LLM的綠色足跡
謹慎行事
結論
結論 實現人工智能的大眾化
無代碼？沒問題！
訪問和模型即服務
結論
展開全部
GPT:使用OPENAI API構建NLP產品的終極指南 作者簡介
1. [英]桑德拉·庫布利克（Sandra Kublik）
人工智能企業家、推廣者和社區建設者，她的工作促進了人工智能商業創新。她是多家人工智能先行公司的導師和教練，初創公司人工智能加速計劃和人工智能黑客馬拉松社區深度學習實驗室的聯合創始人。她是NLP和生成式人工智能主題的積極發言人。她經營著一個YouTube頻道，采訪生態系統利益相關者，并通過有趣和有教育性的內容討論開創性的人工智能趨勢。
2. [英]舒巴姆·薩博（Shubham Saboo）
在全球知名公司擔任從數據科學家到人工智能推廣者的多個角色，他參與構建整個組織的數據戰略和技術基礎設施，以從頭開始創建和擴展數據科學和機器學習實踐。作為一名人工智能推廣者，他的工作促使他建立了社區，并接觸了更廣泛的受眾，以促進新興的人工智能領域的思想交流。他熱衷于學習新事物并與社區分享知識，撰寫了關于人工智能的進步及其經濟影響的技術博客。
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