Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure OpenAI Programowanie konwersacyjne i inżynieria podpowiedzi z wykorzystaniem modeli LLM
Francesco Esposito
Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure OpenAI
Programowanie konwersacyjne i inżynieria podpowiedzi z wykorzystaniem modeli LLM
Francesco Esposito
- Wydawnictwo: Promise
- Rok wydania: 2024
- ISBN: 9788375415582
- Ilość stron: 285
- Oprawa: Kartonowa Foliowana
1 - 3 dni robocze + czas dostawy*Przy zamówieniu większej ilości egzemplarzy czas realizacji zamówienia może ulec wydłużeniu
Opis: Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure OpenAI - Francesco Esposito
Użyj modeli LLM do budowy lepszych aplikacji biznesowych
Autonomicznie komunikuj się z użytkownikami i optymalizuj zadania biznesowe za pomocą aplikacji, których celem jest uczynienie interakcji między ludźmi i komputerami bardziej płynnymi i naturalnymi. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito przedstawia kilka scenariuszy, dla których efektywny jest model LLM: tworzenie wyrafinowanych rozwiązań biznesowych, zmniejszanie różnicy między ludźmi i maszynami wyposażonymi w oprogramowanie, a także budowanie potężnych silników wnioskowania. Spostrzeżenia dotyczące podpowiadania i programowania konwersacyjnego – z konkretnymi technikami dla wzorców i platform – pozwalają odkryć, w jaki sposób język naturalny może zapewnić nowe, zaawansowane podejście do kodowania. Konkretne kompleksowe demonstracje (wykorzystujące język Python i platformę ASP.NET Core) prezentują wszechstronne wzorce interakcji między istniejącymi procesami, API, danymi i wkładem ludzkim.
Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito pomoże Ci:
• Zrozumieć historię dużych modeli językowych i programowania konwersacyjnego
• Zastosować podpowiadanie jako nowy sposób kodowania
• Poznać podstawowe techniki podpowiadania i przypadki użycia
• Zaprojektować zaawansowane podpowiedzi, wliczając w to łączenie modeli LLM z danymi i wywoływanie funkcji w celu budowy silników wnioskowania
• Użyć w kodzie języka naturalnego do definiowania przepływów pracy i koordynowania istniejących API
• Opanować zewnętrzne platformy LLM
• Ocenić obawy związane z bezpieczeństwem, prywatnością i dokładnością sztucznej inteligencji
• Poznać otoczenie regulacyjne sztucznej inteligencji
• Zbudować i wdrożyć osobistego asystenta
• Zastosować wzorzec generowania wzbogacanego wyszukiwaniem informacji (RAG) do formułowania odpowiedzi w oparciu o bazę wiedzy
• Skonstruować konwersacyjny interfejs użytkownika
Dla profesjonalistów i konsultantów IT
Dla profesjonalistów, architektów, głównych deweloperów i programistów oprogramowania, a także entuzjastów uczenia się maszyn
Dla wszystkich zainteresowanych przetwarzaniem języka naturalnego lub rzeczywistymi zastosowaniami języka podobnego do ludzkiego w oprogramowaniu
O autorze
Uzbrojony w solidną wiedzę matematyczną Francesco Esposito jest autorem dwóch książek wydawnictwa Microsoft Press na temat uczenia się maszyn. Obecnie pełni funkcję dyrektora ds. inżynierii i danych w Crionet, firmie dostarczającej innowacyjne rozwiązania dla branży sportowej i medialnej. Założył także Youbiquitous, fabrykę analizy danych i oprogramowania zajmującą się modelami LLM, a także KBMS Data Force, startup skupiający się na terapii cyfrowej i inteligentnej opiece zdrowotnej.
Cały przykładowy kod znajdziesz na:
MicrosoftPressStore.com/LLMAzureAI/downloadsKraj produkcji: Polska
Producent:
APN Promise
Domaniewska 44a
02-672 Warszawa (Polska)
tel: 23 355 16 00
email: biuro@promise.pl
Szczegóły: Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure OpenAI - Francesco Esposito
Tytuł: Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure OpenAI
Podtytuł: Programowanie konwersacyjne i inżynieria podpowiedzi z wykorzystaniem modeli LLM
Autor: Francesco Esposito
Wydawnictwo: Promise
ISBN: 9788375415582
Tytuł oryginału: Programming Large Language Models with Azure Open AI: Conversational programming and prompt engineer
Język oryginału: angielski
Języki: polski
Rok wydania: 2024
Ilość stron: 285
Oprawa: Kartonowa Foliowana