大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT

作者简介

术语表

5.4 总结

5.3 小结

5.2.5 描述

5.2.4 OpenAPI 规范

5.2.3 插件清单

5.2.2 API

5.2.1 概述

5.2 GPT-4 插件

5.1.4 嵌入

5.1.3 记忆

5.1.2 智能体及工具

5.1.1 动态提示词

5.1 LangChain 框架

第5章 使用LangChain框架和插件增强LLM的功能

4.3 小结

4.2.5 微调的成本

4.2.4 生成和微调电子邮件营销活动的合成数据

4.2.3 微调的应用

4.2.2 使用 OpenAI API 进行微调

4.2.1 开始微调

4.2 微调

4.1.4 改善提示效果

4.1.3 实现少样本学习

4.1.2 逐步思考

4.1.1 设计有效的提示词

4.1 提示工程

第4章 GPT-4和ChatGPT的高级技巧

3.5 小结

3.4.4 项目 4：语音控制

3.4.3 项目 3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家

3.4.2 项目 2：YouTube 视频摘要

3.4.1 项目 1：构建新闻稿生成器

3.4 示例项目

3.3.2 无法避免提示词注入

3.3.1 分析输入和输出

3.3 LLM 驱动型应用程序的漏洞

3.2 软件架构设计原则

3.1.2 数据安全和数据隐私

3.1.1 管理 API 密钥

3.1 应用程序开发概述

第3章 使用GPT-4和ChatGPT构建应用程序

2.9 小结（含速查清单）

2.8.3 Whisper 和 DALL · E

2.8.2 内容审核模型

2.8.1 嵌入

2.8 其他 OpenAI API 和功能

2.7.2 安全和隐私

2.7.1 定价和标记限制

2.7 考虑因素

2.6.2 Completion 端点的输出格式

2.6.1 Completion 端点的输入选项

2.6 使用其他文本补全模型

2.5.3 从文本补全到函数

2.5.2 ChatCompletion 端点的输出格式

2.5.1 ChatCompletion 端点的输入选项

2.5 使用 GPT-4 和 ChatGPT

2.4.2 Hello World 示例程序

2.4.1 OpenAI 访问权限和 API 密钥

2.4 开始使用 OpenAI Python 库

2.3 在 OpenAI Playground 中使用 GPT 模型

2.2 OpenAI API 提供的可用模型

2.1 基本概念

第2章 深入了解GPT-4和ChatGPT的API

1.6 小结

1.5 使用插件和微调优化 GPT 模型

1.4 警惕 AI 幻觉：限制与考虑

1.3.7 Inworld AI

1.3.6 Waymark

1.3.5 Yabble

1.3.4 多邻国

1.3.3 可汗学院

1.3.2 摩根士丹利

1.3.1 Be My Eyes

1.3 LLM 用例和示例产品

1.2.6 GPT-4

1.2.5 GPT-3.5、Codex 和 ChatGPT

1.2.4 从 GPT-3 到 InstructGPT

1.2.3 GPT-3

1.2.2 GPT-2

1.2.1 GPT-1

1.2 GPT 模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4

1.1.3 解密 GPT 模型的标记化和预测步骤

1.1.2 理解 Transformer 架构及其在 LLM 中的作用

1.1.1 探索语言模型和 NLP 的基础

1.1 LLM 概述

第1章 初识GPT-4和ChatGPT

致谢

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使用代码示例

排版约定

前言

译者序 没有谁天生就是 AI 工程师

推荐序七 不要害怕被 ChatGPT 取代，要做第一批驾驭新技术的人

推荐序六 AGI：不要旁观，要真正参与

推荐序五 进入智能应用的新时代

推荐序四 AI 工程师：做新一轮智能革命的首批探索者

推荐序三 人人都要学会和AI相处

推荐序二 开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程

推荐序一 学习成为善用 AI 的人

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第1章 初识GPT-4和ChatGPT

1.1 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 模型的标记化和预测步骤

1.2 GPT 模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4

1.2.1 GPT-1

1.2.2 GPT-2

1.2.3 GPT-3

1.2.4 从 GPT-3 到 InstructGPT

1.2.5 GPT-3.5、Codex 和 ChatGPT

1.2.6 GPT-4

1.3 LLM 用例和示例产品

1.3.1 Be My Eyes

1.3.2 摩根士丹利

1.3.3 可汗学院

1.3.4 多邻国

1.3.5 Yabble

1.3.6 Waymark

1.3.7 Inworld AI

1.4 警惕 AI 幻觉：限制与考虑

1.5 使用插件和微调优化 GPT 模型

1.6 小结

第2章 深入了解GPT-4和ChatGPT的API

2.1 基本概念

2.2 OpenAI API 提供的可用模型

2.3 在 OpenAI Playground 中使用 GPT 模型

2.4 开始使用 OpenAI Python 库

2.4.1 OpenAI 访问权限和 API 密钥

2.4.2 Hello World 示例程序

2.5 使用 GPT-4 和 ChatGPT

2.5.1 ChatCompletion 端点的输入选项

2.5.2 ChatCompletion 端点的输出格式

2.5.3 从文本补全到函数

2.6 使用其他文本补全模型

2.6.1 Completion 端点的输入选项

2.6.2 Completion 端点的输出格式

2.7 考虑因素

2.7.1 定价和标记限制

2.7.2 安全和隐私

2.8 其他 OpenAI API 和功能

2.8.1 嵌入

2.8.2 内容审核模型

2.8.3 Whisper 和 DALL · E

2.9 小结（含速查清单）

第3章 使用GPT-4和ChatGPT构建应用程序

3.1 应用程序开发概述

3.1.1 管理 API 密钥

3.1.2 数据安全和数据隐私

3.2 软件架构设计原则

3.3 LLM 驱动型应用程序的漏洞

3.3.1 分析输入和输出

3.3.2 无法避免提示词注入

3.4 示例项目

3.4.1 项目 1：构建新闻稿生成器

3.4.2 项目 2：YouTube 视频摘要

3.4.3 项目 3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家

3.4.4 项目 4：语音控制

3.5 小结

第4章 GPT-4和ChatGPT的高级技巧

4.1 提示工程

4.1.1 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 改善提示效果

4.2 微调

4.2.1 开始微调

4.2.2 使用 OpenAI API 进行微调

4.2.3 微调的应用

4.2.4 生成和微调电子邮件营销活动的合成数据

4.2.5 微调的成本

4.3 小结

第5章 使用LangChain框架和插件增强LLM的功能

5.1 LangChain 框架

5.1.1 动态提示词

5.1.2 智能体及工具

5.1.3 记忆

5.1.4 嵌入

5.2 GPT-4 插件

5.2.1 概述

5.2.2 API

5.2.3 插件清单

5.2.4 OpenAPI 规范

5.2.5 描述

5.3 小结

5.4 总结

术语表

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