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語言大展
生成式AI:以ChatGPT 與 OpenAI模型實現高效創新

生成式AI:以ChatGPT 與 OpenAI模型實現高效創新

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內容簡介

  本書協助你深入了解LLM 的內部運作,建立自己的語言模型。從生成式AI 概論開始談起,讓你理解如何訓練這些模型產生新資料,接著介紹提高生產力與增加創造力的ChatGPT 使用案例。你將學會如何改善提示設計,利用零樣本、單樣本、小樣本的學習能力,進而從ChatGPT 互動中獲得最佳效果。分別針對行銷人員、研究人員、開發人員設計案例,讓你將本書所學有效應用在自己的領域中。 
 
  列舉企業情境,運用Azure 基礎架構上的OpenAI 模型 API;包含生成式模型 (如:GPT)與嵌入模型 (如:Ada)。各情境均涵蓋Python 實作,並以Streamlit 製作前端介面,以及利用 LangChain SDK 協助將模型整合到你的應用程式中。讀完本書,你將具備生成式AI领域的運用能力,可以在自己的專案中使用 ChatGPT 和 OpenAl 模型的API。 
 
  本書內容涵蓋: 
  *理解生成式AI 的初級與中級概念 
  *透過有效的提示設計充分發揮ChatGPT 的效能 
  *探索ChatGPT 的應用與使用案例 
  *以API使用OpenAI 模型與功能 
  *用Python 建置與部署AI系統 
  *利用Azure 基礎架構實作企業級使用案例 
  *確保生成式AI 系統具有負責任的AI與倫理
 

目錄

【第一篇 生成式 AI 與 GPT 模型基礎】 
第一章 生成式 AI 概論 

生成式 AI 概論 
研究的過往與現況 
本章總結 
參考資源 

第二章 超越市面渲染的 OpenAI 與 ChatGPT 
技術要求 
OpenAI 是什麼? 
OpenAI 系列模型概觀 
ChatGPT 探究之路:背後模型的數學之旅 
ChatGPT:最新進展 
本章總結 
參考資源 

【第二篇 ChatGPT 實際運用】 
第三章 熟悉 ChatGPT 

設定 ChatGPT 帳戶 
熟悉 UI 
安排聊天 
本章總結 
參考資源 

第四章 了解提示設計 
提示是什麼、為什麼重要? 
零樣本、單樣本、小樣本學習 ─ 轉換器模型的典型 
定義明確的提示(得到相關與一致結果的原則) 
隱性偏見的風險趨避與 ChatGPT 的倫理考量 
本章總結 
參考資源 

第五章 用 ChatGPT 提升日常生產力 
技術要求 
讓 ChatGPT 成為日常助理 
生成文字 
改善寫作技巧與翻譯 
迅速的資訊檢索與競爭情報 
本章總結 

第六章 用 ChatGPT 開發未來 
開發人員為何要用 ChatGPT? 
程式碼的生成、最佳化、除錯 
文件生成與程式碼解釋性 
了解 ML 模型可理解性 
各種程式語言的翻譯 
本章總結 

第七章 用 ChatGPT 掌握行銷 
技術要求 
行銷人員的 ChatGPT 需求 
新產品的開發與上市策略 
針對行銷比較的 A/B 測試 
提升搜尋引擎最佳化(SEO) 
提高品質與增加客戶滿意度的情感分析 
本章總結 

第八章 用 ChatGPT 獨創研究 
研究人員的 ChatGPT 需求 
為研究構思文獻 
為實驗設計與框架提供支援 
產生格式化參考文獻 
產生研究簡報 
本章總結 
參考資源 

【第三篇 OpenAI 模型的企業應用】 
第九章 OpenAI 和 ChatGPT 企業版 ─ Azure OpenAI 

技術要求 
OpenAI 與 Microsoft 的企業級 AI ─ Azure OpenAI 
為何採用公有雲? 
了解負責任 AI 
本章總結 
參考資源 

第十章 企業版的熱門使用案例 
技術要求 
Azure OpenAI 的企業應用方式 
合約分析器與生成器 
了解有關客服中心的分析 
探究語意搜尋 
本章總結 
參考資源 

第十一章 結語與最終想法 
我們至今所學的本書內容回顧 
這只是剛開始 
生成式技術對產業的影響 ─ 顛覆力 
揭露對生成式 AI 的擔憂 
生成式 AI 的倫理影響與需要負責任 AI 的原因 
不久將來的預期 
本章總結 
參考資源
 

詳細資料

  • ISBN:9786263247765
  • 規格:平裝 / 296頁 / 17 x 23 x 1.75 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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