Die großen Sprachmodelle (LLMs) und die Diffusionsmodelle, wie ChatGPT und Stable Diffusion, haben eine beispiellose Dynamik. Sie wurden mit allen öffentlichen Texten und Bildern des Internets trainiert und bieten nützliche Beiträge zu einer Vielzahl von Aufgaben. Mit der Reduzierung der Zugangshürden kann nun jeder Entwickler die LLMs und Diffusionsmodelle nutzen, um Probleme zu lösen, die zuvor nicht für eine Automatisierung geeignet waren.

Dieses Buch bietet eine solide Grundlage in der generativen künstlichen Intelligenz, einschließlich der praktischen Anwendungen dieser Modelle. Wenn Entwickler beginnen, LLMs und Diffusionsmodelle in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, stoßen sie oft auf Schwierigkeiten, zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Die Autoren James Phoenix und Mike Taylor zeigen, wie eine Reihe von Prinzipien, bekannt als Prompt Engineering, Ihnen helfen kann, effektiv mit künstlicher Intelligenz zusammenzuarbeiten.

Erfahren Sie, wie Sie die künstliche Intelligenz befähigen können, für Sie zu arbeiten. Dieses Buch erklärt:

• Den Aufbau der Interaktion zwischen dem AI-Modell Ihrer Anwendung und die detaillierten Schritte dazwischen
• Wie die Anfragen des AI-Modells durch die Umwandlung des Anwendungsproblems in ein Dokument-Vervollständigungsproblem im Trainingsbereich des Modells entstehen
• den Einfluss der LLM-Architektur und des Diffusionsmodells - und wie man besser mit ihnen interagiert
• Wie diese Prinzipien in der Praxis in den Bereichen der natürlichen Sprache, der Text- und Bildproduktion sowie des Codes angewendet werden

Seiten: 396, Abmessungen: 17.8x17.8cm