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本書(shū)是一本關(guān)于生成式預(yù)訓(xùn)練人工智能語(yǔ)言模型的綜合性圖書(shū)，涵蓋了其在創(chuàng)建創(chuàng)新NLP產(chǎn)品方面的意義、功能和應(yīng)用。
本書(shū)提供了如何輕松使用OpenAI API的全面指南，探索了根據(jù)用戶的具體需求使用該工具的方法，并展示了基于GPT-3的成功企業(yè)案例。
本書(shū)分為兩個(gè)部分，第一部分側(cè)重于介紹OpenAI API的基礎(chǔ)知識(shí)。第二部分著重研究GPT-3周邊的動(dòng)態(tài)和繁榮的環(huán)境。
本書(shū)適合技術(shù)研發(fā)人員、人工智能愛(ài)好者，以及關(guān)注人工智能應(yīng)用的企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者閱讀。

GPT-3又稱為生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer 3（Generative Pre-trained Transformer 3），是一個(gè)由OpenAI開(kāi)發(fā)的基于Transformer的大型語(yǔ)言模型。它由驚人的1750億個(gè)參數(shù)組成。任何人都可以通過(guò)OpenAI API訪問(wèn)這個(gè)大型語(yǔ)言模型，這是一個(gè)簡(jiǎn)單易用的“文本輸入，文本輸出”用戶界面，無(wú)需任何技術(shù)基礎(chǔ)。這是歷史上第一次遠(yuǎn)程托管GPT-3這樣大的人工智能模型，并通過(guò)簡(jiǎn)單的API調(diào)用向公眾開(kāi)放。這種新的訪問(wèn)模式被稱為模型即服務(wù)。由于這種前所未有的訪問(wèn)模式，包括本書(shū)作者在內(nèi)的許多人將GPT-3視為實(shí)現(xiàn)人工智能大眾化的第一步。
隨著GPT-3的引入，構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序比以往任何時(shí)候都更容易。本書(shū)將向您展示使用OpenAI API是多么容易。此外，我們將介紹在現(xiàn)實(shí)案例中利用此工具的創(chuàng)新方法。我們將研究在GPT-3之上建立起來(lái)的成功創(chuàng)業(yè)公司，以及在其產(chǎn)品中利用GPT-3的公司，并研究其發(fā)展中的問(wèn)題和潛在的未來(lái)趨勢(shì)。
本書(shū)適合各種背景的人閱讀，而不僅僅是技術(shù)專業(yè)人士。如果您是以下情況，本書(shū)應(yīng)該對(duì)您有用：
 1）希望獲得人工智能技能的數(shù)據(jù)專業(yè)人士。
 2）想在人工智能領(lǐng)域打造下一個(gè)大公司的企業(yè)家。
 3）希望提升自己的人工智能知識(shí)，并利用其推動(dòng)關(guān)鍵決策的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。
希望利用GPT-3的語(yǔ)言功能進(jìn)行創(chuàng)作的作家、播客、社交媒體經(jīng)理或其他使用語(yǔ)言的創(chuàng)作者。

任何人如果有基于人工智能的想法，而這個(gè)想法曾經(jīng)在技術(shù)上看起來(lái)是不可能實(shí)現(xiàn)的，或者開(kāi)發(fā)成本太高的。
本書(shū)第一部分介紹了OpenAI API的基礎(chǔ)。第二部分探索了圍繞GPT-3有機(jī)發(fā)展起來(lái)的豐富多彩的生態(tài)系統(tǒng)。
第1章闡述了在這些主題中所需的背景和基本定義。在第2章中，我們深入研究了API，將其分解為最關(guān)鍵的元素，如引擎和API端點(diǎn)，為希望與它們進(jìn)行更深入互動(dòng)的讀者描述了它們的目的和最佳實(shí)踐。第3章為您的第一個(gè)GPT-3驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序提供了一個(gè)簡(jiǎn)單而有趣的秘訣。
然后，將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到令人興奮的人工智能生態(tài)系統(tǒng)上，在第4章中，我們采訪了一些最成功的基于GPT-3的產(chǎn)品和應(yīng)用程序的創(chuàng)始人，講述了他們?cè)谏虡I(yè)規(guī)模上應(yīng)用該模型的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。第5章著眼于企業(yè)如何看待GPT-3及其使用潛力。我們?cè)诘?章中討論了更廣泛地采用GPT-3所帶來(lái)的問(wèn)題，如濫用和偏見(jiàn)，以及解決這些問(wèn)題的進(jìn)展。最后，我們展望未來(lái)，帶您了解隨著GPT-3融入更廣泛的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)而出現(xiàn)的最令人興奮的趨勢(shì)和可能性。

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