Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln
Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen
Olivier Caelen und Marie-Alice Blete
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Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln (2024), O'Reilly Verlag, Heidelberg, ISBN: 9783960107903
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Beschreibung / Abstract
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen!
- Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren
- Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und ChatGPT für Programmierer:innen verständlich
- Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning
- Inklusive Codebeispielen auf GitHub und Glossar
Diese kompakte Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und ChatGPT und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie Applikationen zur Textgenerierung, Inhaltszusammenfassung oder für das Question Answering entwickeln.
Anschauliche Beispielprojekte und klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub-Repository verfügbar, zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen.
Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie. Es behandelt:
- Grundlagen und Stärken von GPT-4 und ChatGPT und deren Funktionsweise
- Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing
- Die praktischen Schritte, um mit den APIs von GPT-4 und ChatGPT und den entsprechenden Python-Bibliotheken Anwendungen zu entwickeln
- Spezifische Aspekte der Arbeit mit LLMs wie das API-Schlüsselmanagement, Datenschutz, Softwarearchitekturdesign oder die Gefahren durch Prompt Injection
- Fortgeschrittene GPT-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, Plug-ins und der Einsatz des LangChain-Frameworks
Beschreibung
Olivier Caelen ist Machine Learning Researcher bei Worldline, einem Paytech-Pionier für nahtlose Zahlungslösungen. Er unterrichtet außerdem einen Einführungskurs für maschinelles Lernen und einen Kurs für fortgeschrittenes Deep Learning an der Université libre de Bruxelles. Er hat zwei Masterabschlüsse in Statistik und Informatik und einen Doktortitel in Machine Learning. Olivier Caelen ist Mitautor von 42 Veröffentlichungen in internationalen, von Experten begutachteten wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzen und Co-Erfinder von sechs Patenten.Marie-Alice Blete arbeitet derzeit als Softwarearchitektin und Data Engineer in der Abteilung Research und Developement von Worldline. Sie predigt ihren Data-Scientist-Kolleginnen und -Kollegen Best Practices des Data Engineering und interessiert sich besonders für die Performance- und Latenzprobleme, die mit dem Einsatz von KI-Lösungen verbunden sind. Sie ist außerdem ein Developer Advocat und teilt ihr Wissen gerne mit der Community als Tech-Speakerin.
Inhaltsverzeichnis
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Vorwort
- In diesem Buch verwendete Konventionen
- Verwenden von Codebeispielen
- Danksagung
- Kapitel 1: Grundlagen von GPT-4 und ChatGPT
- Einführung in Large Language Models
- Eine kurze Geschichte des GPT: von GPT-1 bis GPT-4
- Anwendungsfälle für LLM und Beispielprodukte
- Vorsicht, KI-Halluzinationen: Einschränkungen und Überlegungen
- GPT-Modelle mit Plug-ins und Optimierungen anpassen
- Zusammenfassung
- Kapitel 2: Die APIs von GPT-4 und ChatGPT
- Grundlegende Konzepte
- In der OpenAI-API verfügbare Modelle
- GPT-Modelle mit dem OpenAI Playground ausprobieren
- Einstieg in die OpenAI-Python-Bibliothek
- ChatGPT und GPT-4 einsetzen
- Andere Modelle zur Textvervollständigung verwenden
- Überlegungen
- Andere OpenAI-APIs und Funktionen
- Zusammenfassung (und Spickzettel)
- Kapitel 3: Apps mit GPT-4 und ChatGPT bauen
- Überblick über die Anwendungsentwicklung
- Prinzipien zum Design der Softwarearchitektur
- Angriffspunkte in LLM-gestützten Apps
- Beispielprojekte
- Zusammenfassung
- Kapitel 4: Fortgeschrittene Techniken mit GPT-4 und ChatGPT
- Prompt Engineering
- Optimieren
- Zusammenfassung
- Kapitel 5: LLMs durch das LangChain-Framework und Plug-ins erweitern
- Das LangChain-Framework
- GPT-4-Plug-ins
- Zusammenfassung
- Zum Ende
- Glossar der wichtigsten Begriffe
- Index
- Über den Übersetzer
- Kolophon