Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT
Crie chatbots inteligentes, geradores de conteúdo e muito mais
Descrição do livro
Este livro é um guia abrangente para desenvolvedores Python que desejam aprender a criar aplicações com grandes modelos de linguagem. Os autores Olivier Caelen e Marie-Alice Blete abordam os principais recursos e benefícios do GPT-4 e ChatGPT e explicam como eles funcionam. Você também encontrará um guia passo a passo para o desenvolvimento de aplicações com o uso da biblioteca Python para GPT-4 e ChatGPT, incluindo geração de texto, perguntas e respostas, e ferramentas de resumo de conteúdo.
Escrito em linguagem clara e concisa, Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT contém exemplos fáceis de seguir para ajudá-lo a entender os conceitos e aplicá-los aos seus projetos. Exemplos de código Python estão disponíveis em um repositório do GitHub e o livro inclui um glossário com os principais termos. Pronto para se beneficiar do poder dos grandes modelos de linguagem em suas aplicações? Este livro é obrigatório.
Você aprenderá:
Os aspectos básicos e benefícios do ChatGPT e GPT-4 e como eles funcionam
A integrar esses modelos em aplicações baseadas em Python para tarefas de NLP
A desenvolver aplicações usando as APIs do GPT-4 ou ChatGPT em Python para geração de texto, respostas a perguntas, e resumo de conteúdo, entre outras tarefas
Tópicos avançados sobre o GPT, incluindo engenharia de prompt, modelos de ajuste fino para tarefas específicas, plugins, LangChain e muito mais
Sumário
- Prefácio
- Capítulo 1 ■ Aspectos básicos do GPT-4 e do ChatGPT
- Introdução aos LLMs
- Explorando as bases dos modelos de linguagem e o NLP
- Entendendo a arquitetura de transformadores e seu papel nos LLMs
- Desmistificando as etapas de tokenização e previsão em modelos GPT
- Um breve histórico: do GPT-1 ao GPT-4
- GPT-1
- GPT-2
- GPT-3
- Do GPT-3 ao InstructGPT
- GPT-3.5, Codex e ChatGPT
- Casos de uso e exemplos de produtos com LLMs
- Be My Eyes
- Morgan Stanley
- Khan Academy
- Duolingo
- Yabble
- Waymark
- Inworld AI
- Cuidado com as alucinações de IA: limitações e considerações
- Otimizando modelos GPT com plugins e ajuste fino
- Resumo
- Capítulo 2 ■ Exame detalhado das APIs do GPT-4 e do ChatGPT
- Conceitos essenciais
- Modelos disponíveis na API da OpenAI
- Testando modelos GPT com o Playground da OpenAI
- Começando: a biblioteca Python da OpenAI
- Chave de API e acesso à OpenAI
- Exemplo “Hello World”
- Usando o ChatGPT e o GPT-4
- Opções de entrada para o endpoint de conclusão de chat
- completion)
- De conclusões de texto a funções
- Usando outros modelos de conclusão de texto
- Opções de entrada para o endpoint de conclusão de texto
- Formato do resultado na saída para o endpoint de conclusão de texto
- Considerações
- Preços e limitações de tokens
- Segurança e privacidade: cuidado!
- Outras APIs e funcionalidades da OpenAI
- Embeddings
- Modelo de moderação
- Whisper e DALL-E
- Resumo (e instruções)
- Capítulo 3 ■ Criando aplicativos com GPT-4 e ChatGPT
- Visão geral do desenvolvimento de aplicativos
- Gerenciamento de chaves de API
- Segurança e privacidade de dados
- Princípios de design de arquitetura de software
- Vulnerabilidades das aplicações baseadas em LLMs
- Analisando entradas e saídas
- A inevitabilidade da injeção de prompt
- Exemplos de projetos
- Projeto 1: Criando uma solução geradora de notícias
- Projeto 2: Resumindo vídeos do YouTube
- Projeto 3: Criando um especialista para Zelda BOTW
- Projeto 4: Controle por voz
- Resumo
- Capítulo 4 ■ Técnicas avançadas do GPT-4 e do ChatGPT
- Engenharia de prompt
- Projetando prompts eficazes
- Pensando passo a passo
- Implementando o few-shot learning
- Melhorando a eficácia do prompt
- Ajuste fino
- Começando o ajuste fino
- Ajuste fino com a API da OpenAI
- Ajuste fino entre aplicações
- Custo do ajuste fino
- Resumo
- os plugins
- O framework LangChain
- Prompts dinâmicos
- Agentes e ferramentas
- Memória
- Embeddings
- Plugins do GPT-4
- Visão geral
- A API
- O manifesto do plugin
- A especificação OpenAPI
- Descrições
- Resumo
- Conclusão
- Glossário de termos-chave
- Índice remissivo
Sobre os autores
Olivier Caelen é pesquisador em ML na Worldline, empresa pioneira em tecnologia de meios de pagamento. Possui doutorado em machine learning e também ministra cursos de ML na Universidade de Bruxelas.… Ver perfil completo ▶
Marie-Alice Blete é arquiteta de software e engenheira de dados no departamento de Pesquisa e Desenvolvimento da Worldline. Ela também é evangelista de software e palestrante da área de tecnologia.… Ver perfil completo ▶
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Recursos
Opinião dos leitores
Hiran de M p
Gostei. Mostra possibilidades e recursos da IA chatgpt na sua forma programática.