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Beschreibung:
Nutzen Sie die LeistungsfĂ€higkeit von Large Language Models fĂŒr wirklich innovative Anwendungen!
– Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt fĂŒr Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren
– Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die KomplexitĂ€t von GPT-4 und ChatGPT fĂŒr Programmierer:innen verstĂ€ndlich
– 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 EinfĂŒhrung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklĂ€ren die wichtigsten Features von GPT-4 und ChatGPT und beschreiben, wie sie fĂŒr eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erlĂ€utert, wie Sie Applikationen zur Textgenerierung, Inhaltszusammenfassung oder fĂŒr das Question Answering entwickeln.
Anschauliche Beispielprojekte und klare und detaillierte ErklĂ€rungen unterstĂŒtzen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub-Repository verfĂŒgbar, zudem enthĂ€lt 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 fĂŒr Sie. Es behandelt:
– Grundlagen und StĂ€rken von GPT-4 und ChatGPT und deren Funktionsweise
– Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen fĂŒr 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-SchlĂŒsselmanagement, 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

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