GPT-3. Руководство по использованию API OpenAI

Содержание книги "GPT-3. Руководство по использованию API OpenAI "

От издательства
Благодарности
Об авторах
Предисловие
Глава 1. Революция большой языковой модели
Что скрывается за кулисами NLP
Языковые модели становятся больше и лучше
Что скрывается за названием GPT-3
Генеративные модели
Предварительно обученные модели
Модели-трансформеры
Модели для преобразования последовательности в последовательность
Механизм внимания модели-трансформера
GPT-3: краткая история
GPT-1
GPT-2
GPT-3
Доступ к API OpenAI
Глава 2. Начало работы с API OpenAI
Playground
Особенности составления текстовых запросов
Базовые модели
Davinci
Curie
Babbage
Ada
Серия Instruct
Конечные точки
List models (список моделей)
Retrieve model (получить модель)
Completions (завершения)
Files (файлы)
Embeddings (встраивания)
Настройка GPT-3
Примеры приложений на основе настраиваемых моделей
GPT-3
Как настроить GPT-3 для вашего приложения
Подготовка и загрузка обучающих данных
Обучение новой настроенной модели
Использование точной модели
Токены
Расценки
Производительность GPT-3 в стандартных задачах NLP
Классификация текстов
Классификация без ознакомления
Классификация с однократным и ограниченным ознакомлением
Пакетная классификация
Распознавание именованных сущностей
Обобщение текста
Генерация текста
Генерация статьи для сайта
Генерация сообщений в социальных сетях
Заключение
Глава 3. GPT-3 и программирование
Как использовать API OpenAI с Python
Как использовать API OpenAI с Go
Как использовать API OpenAI с Java
Sandbox GPT-3 на базе Streamlit
Заключение
Глава 4. GPT-3 как инструмент стартапов нового поколения
Модель как услуга
Стартапы нового поколения: примеры из практики
Творческие приложения GPT-3: Fable Studio
Приложения анализа данных GPT-3: Viable
Приложения чат-ботов GPT-3: Quickchat
Маркетинговые приложения GPT-3: Copysmith
Документирование приложений GPT-3: Stenography
Взгляд инвестора на экосистему стартапов вокруг GPT-3
Заключение
Глава 5. GPT-3 как новый этап корпоративных инноваций
Практический пример: GitHub Copilot
Как это работает
Разработка Copilot
Что означает программирование с малым кодом / без кода
Масштабирование с помощью API
Каковы перспективы развития Github Copilot
Практический пример: Algolia Answers
Оценка возможностей NLP
Конфиденциальность данных
Стоимость
Скорость и задержка
Первые уроки
Практический пример: Microsoft Azure OpenAI
Microsoft и OpenAI: предсказуемое партнерство
Собственный API OpenAI для Azure
Управление ресурсами
Безопасность и конфиденциальность данных
Модель как услуга на уровне предприятия
Другие службы искусственного интеллекта и машинного обучения Майкрософт
Совет для предприятий
OpenAI или служба Azure OpenAI: что следует использовать
Заключение
Глава 6. GPT-3: хорошая, плохая, ужасная
Борьба с предвзятостью ИИ
Подходы к борьбе с предвзятостью
Некачественный контент и распространение дезинформации
Зеленый след LLM
Действуйте осторожно
Заключение
Глава 7. Демократизация доступа к искусственному интеллекту
Нет кода – нет проблем!
Доступ и модель как услуга
Заключение
Предметный указатель