GPT-3, Руководство по использованию API Open AI, Кублик С., Сабу Ш., 2023

GPT-3, Руководство по использованию API Open AI, Кублик С., Сабу Ш., 2023.
     
   В книге исследуется мощная языковая модель GPT-3, упрощающая создание приложений с искусственным интеллектом. Рассматриваются основы API OpenAI и инновационные способы использования этого инструмента в разных областях, в частности для создания новых бизнес-продуктов. Обсуждается влияние GPT-3 на развитие мировой экономики и такие передовые тенденции, как программирование без кода и достижение общего искусственного интеллекта.
Издание рассчитано на читателей, интересующихся современными технологиями, в частности предпринимателей, деятельность которых связана с индустрией искусственного интеллекта, а также тех, кто планирует использовать языковые способности GPT-3 для реализации творческих проектов.




Что скрывается за кулисами NLP.
NLP - это область информационных технологий, посвященная взаимодействию между компьютерами и человеческими языками. Цель исследователей - создать системы, способные эффективно
и качественно обрабатывать естественный язык, с помощью которого люди общаются друг с другом.

NLP сочетает в себе компьютерную лингвистику (моделирование человеческого языка на основе правил) с машинным обучением для создания интеллектуальных машин, способных определять контекст и понимать смысл естественного языка.

Машинное обучение - это ветвь ИИ, в которой исследователи развивают способность машин решать различные задачи с помощью опыта, без явного программирования. Глубокое обучение - это область машинного обучения, которая основана на использовании глубоких нейронных сетей, смоделированных по образцу человеческого мозга, для выполнения сложных задач с минимальным вмешательством человека.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
От издательства.
Благодарности.
Об авторах.
Предисловие.
Глава 1. Революция большой языковой модели.
Что скрывается за кулисами NLP.
Языковые модели становятся больше и лучше.
Что скрывается за названием GPT-3?.
Генеративные модели.
Предварительно обученные модели.
Модели-трансформеры.
Модели для преобразования последовательности в последовательность.
Механизм внимания модели-трансформера.
GPT-3: краткая история.
GPT-1.
GPT-2.
GPT-3.
Доступ к API OpenAI.
Глава 2. Начало работы с API OpenAI.
Playground.
Особенности составления текстовых запросов.
Базовые модели.
Davinci.
Curie.
Babbage.
Ada.
Серия Instruct.
Конечные точки.
List models (список моделей).
Retrieve model (получить модель).
Completions (завершения).
Files (файлы).
Embeddings (встраивания).
Настройка GPT-3.
Примеры приложений на основе настраиваемых моделей GPT-3.
Как настроить GPT-3 для вашего приложения.
Подготовка и загрузка обучающих данных.
Обучение новой настроенной модели.
Использование точной модели.
Токены.
Расценки.
Производительность GPT-3 в стандартных задачах NLP.
Классификация текстов.
Классификация без ознакомления.
Классификация с однократным и ограниченным ознакомлением.
Пакетная классификация.
Распознавание именованных сущностей.
Обобщение текста.
Генерация текста.
Генерация статьи для сайта.
Генерация сообщений в социальных сетях.
Заключение.
Глава 3. GPT-3 и программирование.
Как использовать API OpenAI с Python?.
Как использовать API OpenAI с Go?.
Как использовать API OpenAI с Java?.
Sandbox GPT-3 на базе Streamlit.
Заключение.
Глава 4. GPT-3 как инструмент стартапов нового поколения.
Модель как услуга.
Стартапы нового поколения: примеры из практики.
Творческие приложения GPT-3: Fable Studio.
Приложения анализа данных GPT-3: Viable.
Приложения чат-ботов GPT-3: Quickchat.
Маркетинговые приложения GPT-3: Copysmith.
Документирование приложений GPT-3: Stenography.
Взгляд инвестора на экосистему стартапов вокруг GPT-3.
Заключение.
Глава 5. GPT-3 как новый этап корпоративных инноваций.
Практический пример: GitHub Copilot.
Как это работает.
Разработка Copilot.
Что означает программирование с малым кодом / без кода?.
Масштабирование с помощью API.
Каковы перспективы развития Github Copilot?.
Практический пример: Algolia Answers.
Оценка возможностей NLP.
Конфиденциальность данных.
Стоимость.
Скорость и задержка.
Первые уроки.
Практический пример: Microsoft Azure OpenAI.
Microsoft и OpenAI: предсказуемое партнерство.
Собственный API OpenAI для Azure.
Управление ресурсами.
Безопасность и конфиденциальность данных.
Модель как услуга на уровне предприятия.
Другие службы искусственного интеллекта и машинного обучения Майкрософт.
Совет для предприятий.
OpenAI или служба Azure OpenAI: что следует использовать?.
Заключение.
Глава 6. GPT-3: хорошая, плохая, ужасная.
Борьба с предвзятостью ИИ.
Подходы к борьбе с предвзятостью.
Некачественный контент и распространение дезинформации.
Зеленый след LLM.
Действуйте осторожно.
Заключение.
Глава 7. Демократизация доступа к искусственному интеллекту.
Нет кода – нет проблем!.
Доступ и модель как услуга.
Заключение.
Предметный указатель.

Купить .





Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Кублик :: Сабу