小白入门《大模型应用开发极简入门》学习成为善用 AI 的人！

《大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT》这本书旨在为读者提供一个从零开始，快速掌握大语言模型（LLM）开发的入门指南，特别是基于 GPT-4 和 ChatGPT 的应用开发。书中内容涵盖了大模型的基础概念、架构原理、应用场景、开发流程以及一些实用的开发技巧。

这本大模型书籍已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一章：大语言模型基础
本章介绍了大语言模型的基本概念及其发展历程，重点讨论了 GPT-4 的架构和工作原理。作者解释了 GPT-4 是如何通过大规模的数据训练以及自回归的方式生成高质量的自然语言文本。同时，还概述了大模型的主要优点，如强大的文本生成能力、多任务处理能力和上下文理解能力，以及其在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。

第二章：GPT-4 和 ChatGPT 的应用场景
本章详细阐述了 GPT-4 和 ChatGPT 在实际应用中的多种场景，包括但不限于客服系统、内容创作、编程辅助、教育培训、个性化推荐等。每个场景下，作者通过实际案例展示了大模型如何解决特定问题，并探讨了其潜在的商业价值。例如，在客服系统中，ChatGPT 可以帮助企业实现智能化的客户问答和问题解决；在内容创作中，GPT-4 可以协助写作，生成高质量的文章或广告文案。

第三章：大模型应用开发流程
本章是书中的核心部分，作者详细讲解了基于 GPT-4 和 ChatGPT 进行应用开发的完整流程。内容包括数据准备、模型调用、API 使用、对话管理、与外部系统的集成等。首先，数据准备环节强调了数据质量的重要性，介绍了如何清洗和标注数据以满足模型的训练需求。接着，作者展示了如何通过 OpenAI 的 API 接口调用 GPT-4 模型进行文本生成，并讲解了在不同开发环境下进行 API 集成的方法。对话管理部分则着重讨论了如何构建多轮对话系统，使模型能够理解并记住用户的上下文信息，提升用户体验。

第四章：实践案例
本章通过几个实际开发案例，详细演示了基于 GPT-4 和 ChatGPT 的应用开发过程。例如，如何开发一个智能聊天机器人，一个自动化的内容生成工具，或者一个可以进行代码自动补全的编程助手。每个案例都包含了详细的代码示例、步骤说明和注意事项，使读者可以按照书中的指导一步步完成开发任务。这些案例不仅展示了模型的强大功能，也帮助读者理解如何应对实际开发中的挑战，如模型响应时间、API 调用频率限制、数据隐私保护等问题。

第五章：高级技巧和优化
本章面向有一定开发经验的读者，讨论了在使用 GPT-4 和 ChatGPT 开发过程中可能遇到的高级问题及其解决方案。作者介绍了如何通过调整超参数、优化提示词（Prompt Engineering）以及进行后处理来提升模型的生成效果。此外，还讨论了如何结合其他 NLP 工具和技术，如知识图谱、检索增强生成（RAG）等，进一步增强模型的功能。本章最后，作者分享了一些实用的调试技巧和性能优化建议，帮助开发者提升应用的稳定性和响应速度。

第六章：伦理问题与未来展望
作为一本全面的入门书籍，作者在本章探讨了大语言模型在实际应用中的伦理问题，如模型的偏见、隐私保护、内容生成的真实性等。此外，作者还预测了大模型技术的发展趋势，并展望了其在未来可能带来的变革和挑战。本章内容旨在提醒读者，尽管大语言模型在技术上取得了巨大的进步，但在使用过程中仍需谨慎，以避免潜在的负面影响。

目录

第 1 章 初识 GPT-4 和 ChatGPT

1.1 LLM 概述

1.1.1 探索语⾔模型和 NLP 的基础

1.1.2 理解 Transformer 架构及其在 LLM 中的作⽤

1.1.3 解密 GPT 模型的标记化和预测步骤

1.2 GPT 模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4

1.2.1 GPT-1

1.2.2 GPT-2

1.2.3 GPT-3

1.2.4 从 GPT-3 到 InstructGPT

1.2.5 GPT-3.5、Codex 和 ChatGPT

1.2.6 GPT-4

1.3 LLM ⽤例和⽰例产品1.3.1 Be My Eyes

1.3.2 摩根⼠丹利

1.3.3 可汗学院

1.3.4 多邻国

1.3.5 Yabble

1.3.6 Waymark

1.3.7 Inworld AI

1.4 警惕 AI 幻觉：限制与考虑

1.5 使⽤插件和微调优化 GPT 模型

1.6 ⼩结

第 2 章 深⼊了解 GPT-4 和 ChatGPT 的 API

2.1 基本概念

2.2 OpenAI API 提供的可⽤模型

2.3 在 OpenAI Playground 中使⽤ GPT 模型

2.4 开始使⽤ OpenAI Python 库

2.4.1 OpenAI 访问权限和 API 密钥

2.4.2 Hello World ⽰例程序

2.5 使⽤ GPT-4 和 ChatGPT

2.5.1 ChatCompletion 端点的输⼊选项

2.5.2 ChatCompletion 端点的输出格式

2.5.3 从⽂本补全到函数

2.6 使⽤其他⽂本补全模型

2.6.1 Completion 端点的输⼊选项

2.6.2 Completion 端点的输出格式

2.7 考虑因素

2.7.1 定价和标记限制

2.7.2 安全和隐私

2.8 其他 OpenAI API 和功能

2.8.1 嵌⼊

2.8.2 内容审核模型2.8.3 Whisper 和 DALL · E

2.9 ⼩结（含速查清单）

第 3 章 使⽤ GPT-4 和 ChatGPT 构建应⽤程序

3.1 应⽤程序开发概述

3.1.1 管理 API 密钥

3.1.2 数据安全和数据隐私

3.2 软件架构设计原则

3.3 LLM 驱动型应⽤程序的漏洞

3.3.1 分析输⼊和输出

3.3.2 ⽆法避免提⽰词注⼊

3.4 ⽰例项⽬

3.4.1 项⽬ 1：构建新闻稿⽣成器

3.4.2 项⽬ 2：YouTube 视频摘要

3.4.3 项⽬ 3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家

3.4.4 项⽬ 4：语⾳控制

3.5 ⼩结

第 4 章 GPT-4 和 ChatGPT 的⾼级技巧

4.1 提⽰⼯程

4.1.1 设计有效的提⽰词

4.1.2 逐步思考

4.1.3 实现少样本学习

4.1.4 改善提⽰效果

4.2 微调

4.2.1 开始微调

4.2.2 使⽤ OpenAI API 进⾏微调

4.2.3 微调的应⽤

4.2.4 ⽣成和微调电⼦邮件营销活动的合成数据

4.2.5 微调的成本

4.3 ⼩结

第 5 章 使⽤ LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能5.1 LangChain 框架

5.1.1 动态提⽰词

5.1.2 智能体及⼯具

5.1.3 记忆

5.1.4 嵌⼊

5.2 GPT-4 插件

5.2.1 概述

5.2.2 API

5.2.3 插件清单

5.2.4 OpenAPI 规范

5.2.5 描述

5.3 ⼩结

5.4 总结

这本大模型书籍已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】