作者:
[比] 奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen）
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[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特（Marie-Alice Blete）
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 图灵教育
副标题: 基于GPT-4和ChatGPT
译者: 何文斯
出版年: 2024-2
页数: 168
定价: 59.8元
装帧: 平装
丛书: 图灵程序设计丛书
ISBN: 9787115636409
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 图灵教育
副标题: 基于GPT-4和ChatGPT
译者: 何文斯
出版年: 2024-2
页数: 168
定价: 59.8元
装帧: 平装
丛书: 图灵程序设计丛书
ISBN: 9787115636409
内容简介 · · · · · ·
本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。通过本书，你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例，帮你理解并应用在自己的项目中。此外，书后还提供了一份术语表，方便你随时参考。
准备好了吗？只需了解Python，你即可将本书作为进入大模型时代的启动手册，开发出自己的大模型应用。
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你的首本LLM应用开发手册
1.【0门槛】人人都可以借力大模型，做出 AI 应用
2.【简单】学习大模型应用开发的“Z小可用知识”
3.【实操】学会写提示词、模型微调、使用 LangChain 等
4...
作者简介 · · · · · ·
奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen）
国际支付服务先驱Worldline公司机器学习研究员、布鲁塞尔自由大学机器学习博士，业余时间在布鲁塞尔自由大学教授机器学习课程。
玛丽-艾丽斯·布莱特（Marie-Alice Blete）
国际支付服务先驱Worldline公司研发部门软件架构师、数据工程师。她还负责维护开发者关系，并担任技术演讲嘉宾。
目录 · · · · · ·
推荐序一 学习成为善用 AI 的人
推荐序二 开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程
推荐序三 人人都要学会和 AI 相处
推荐序四 AI 工程师：做新一轮智能革命的首批探索者
推荐序五 进入智能应用的新时代
推荐序六 AGI：不要旁观，要真正参与
· · · · · · (更多)
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· · · · · · (更多)
丛书信息
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图灵程序设计丛书(共112册)，
这套丛书还有
《数据架构》《TCP/IP高效编程》《用Python动手学统计学》《推荐系统》《计算的本质》
等
。
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大模型应用开发极简入门的书评 · · · · · · ( 全部 3 条 )
loki
memo-llm应用开发极简入门
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trigady
确实是一本“极简入门”，极简到有种看CSDN的幻视感
这本书是我购买另一本LLM的书后系统推荐的，我看着低廉的价格就顺手买了下来。 就像标题所写的一样，这本书的定位就是“极简入门”。我能想到最贴切这本书的场景，就是你的老板让完全没接触过GPT的你用两周时间从0开始搭建一个基于GPT的AI产品，然后说了那句最经典的“可以先不...
(展开)
图灵社区
译者序：没有谁天生就是AI工程师
从 2022 年末开始，以 ChatGPT 为代表的新一波人工智能热潮 GenAI 以前所未有的速度席卷全球。我们几乎每周都可以看到 GenAI 在各个领域的新用途：它可以回答各种问题、翻译文章、撰写报告、写一段有创意的营销文案、在编程项目中生成代码，甚至能够“看”到并为我们解释一张图...
(展开)
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feed: rss 2.0
0 有用 cijianzy 2025-04-07 09:13:21 四川
细节比较多 但是讲的很广 颇有收获
3 有用 蓝黑星空 2024-03-20 17:16:03 贵州
内容时效性太短
1 有用 李欣原 2024-03-16 19:36:15 辽宁
我看不懂但是感觉就是一本说明书
5 有用 左思 2024-03-20 21:39:14 山东
2024年3月20日读毕，此书用非常小的篇幅就将GPT模型的零样本提示、少样本提示、思维链提示、微调进行了比较，前三者只是利用模型的原参数来生成内容，而微调则是利用提示示例来重新训练模型，这是改变了模型的参数的，因此生成的内容针对性会提高。也就是这是通过不同程度的机器学习来提高模型的预测能力。另外，还通过langchain来加强思想之间的迭代，来使生成内容的质量提高。还有，为了解决GPT数据的封闭... 2024年3月20日读毕，此书用非常小的篇幅就将GPT模型的零样本提示、少样本提示、思维链提示、微调进行了比较，前三者只是利用模型的原参数来生成内容，而微调则是利用提示示例来重新训练模型，这是改变了模型的参数的，因此生成的内容针对性会提高。也就是这是通过不同程度的机器学习来提高模型的预测能力。另外，还通过langchain来加强思想之间的迭代，来使生成内容的质量提高。还有，为了解决GPT数据的封闭性，通过插件搜索外部网页或数据来加强内容的实时性，还有解决GPT在计算方面的劣势。总之，大语言模型需要调好内部参数，记住一些东西，这是长期记忆；而每次的上下文可以方便大语言模型浏览；长短期记忆处理长期依赖关系和短期依赖关系；GPT也在考虑允许用户设置一些数据被模型长期记忆，增强生成内容的质量。 (展开)
0 有用 芸芸众 2025-01-21 14:07:26 北京
去年4月买的，刚抽空读完，发现还有搭配的github地址，同时原书也出了第二版（英文版），可以搭配阅读。边度边试，对理解大模型，理解应用开发有帮助。