Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και τα μοντέλα διάχυσης, όπως το ChatGPT και το Stable Diffusion, διαθέτουν απαράμιλλη δυναμική. Έχουν εκπαιδευτεί σε όλα τα δημόσια κείμενα και εικόνες του διαδικτύου, προσφέροντας χρήσιμες συνεισφορές σε μια ευρεία γκάμα εργασιών. Με τη μείωση του φραγμού εισόδου, οποιοσδήποτε προγραμματιστής μπορεί πλέον να αξιοποιήσει τα LLMs και τα μοντέλα διάχυσης για να αντιμετωπίσει προβλήματα που προηγουμένως δεν ήταν κατάλληλα για αυτοματοποίηση.

Αυτό το βιβλίο παρέχει μια γερή βάση στην γενετική τεχνητή νοημοσύνη, περιλαμβάνοντας εφαρμογές αυτών των μοντέλων στην πρακτική. Όταν οι προγραμματιστές αρχίζουν να ενσωματώνουν LLMs και μοντέλα διάχυσης στις ροές εργασίας τους, αντιμετωπίζουν συχνά δυσκολίες στο να εξασφαλίσουν αξιόπιστα αποτελέσματα. Οι συγγραφείς James Phoenix και Mike Taylor παρουσιάζουν πώς μια σειρά αρχών, γνωστών ως prompt engineering, μπορεί να σας βοηθήσει να συνεργαστείτε αποτελεσματικά με την τεχνητή νοημοσύνη.

Μάθετε πώς να ενδυναμώσετε την τεχνητή νοημοσύνη ώστε να εργάζεται για εσάς. Αυτό το βιβλίο εξηγεί:

• Τη δομή της αλληλεπίδρασης της AI μοντέλου της εφαρμογής σας και τα λεπτομερή βήματα μεταξύ τους
• Πώς προκύπτουν οι αιτήσεις του AI μοντέλου από τη μετατροπή του προβλήματος της εφαρμογής σε πρόβλημα συμπλήρωσης εγγράφου στον τομέα εκπαίδευσης του μοντέλου
• την επιρροή της αρχιτεκτονικής LLM και του μοντέλου διάχυσης - και πώς να αλληλεπιδράσετε καλύτερα με αυτήν
• Πώς αυτές οι αρχές εφαρμόζονται στην πράξη στους τομείς της φυσικής γλώσσας, της παραγωγής κειμένου και εικόνας, καθώς και του κώδικα

Σελίδες: 396, Διαστάσεις: 17.8x17.8cm