Developing Apps with GPT4 and ChatGPT.pdf
本书《使用 GPT-4 和 ChatGPT 开发应用程序》主要介绍了如何利用 OpenAI 提供的 GPT-4 和 ChatGPT 模型构建智能聊天机器人、内容生成器等应用程序。
**第一章：GPT-4 和 ChatGPT 基础**
* **大型语言模型（LLM）：** 介绍了 GPT-4 和 ChatGPT 作为 LLM 的基本概念，它们基于海量数据训练，能够进行类似人类的对话和文本生成。
* **NLP 与 AI 的关系：** 阐述了人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习以及 Transformer 架构之间的关系。
* **GPT-4 和 ChatGPT 的基本原理：** 介绍了 Transformer 架构中的关键概念——注意力机制（包括交叉注意力和自注意力），以及 LLM 的分词（Tokenization）和预测过程。
* **GPT 模型的演变：** 概述了 OpenAI GPT 模型的发展历程，从 GPT-1 到 GPT-4，包括模型规模、训练数据和能力提升。
* **GPT-3 到 InstructGPT 的演进：** 解释了 InstructGPT 的优势，即通过强化学习和人类反馈，使模型更好地遵循指令，并减少负面输出。
* **GPT-3.5、Codex 和 ChatGPT：** 介绍了 GPT-3.5 系列模型、Codex（代码生成）和 ChatGPT 的特点。
* **GPT-4 的关键特性：** 强调了 GPT-4 的多模态能力（处理文本和图像），以及在各种测试中的表现。
* **LLM 的应用案例：** 列举了 Be My Eyes、Morgan Stanley、Khan Academy、Duolingo、Yabble、Waymark 和 Inworld AI 等实际应用案例，展示了 LLM 在不同行业中的应用潜力。
* **LLM 的局限性和注意事项：** 强调了 LLM 存在的“幻觉”问题，即模型可能给出错误的答案，在使用时需要谨慎。
**第二章：深入了解 GPT-4 和 ChatGPT API**
* **OpenAI 平台和 API 基础：** 介绍了使用 OpenAI API 的先决条件，包括 OpenAI 的使用策略、模型、提示词和分词的概念。
* **OpenAI API 可用的模型：** 详细介绍了 InstructGPT、ChatGPT、GPT-4 等模型的功能、特点和定价，以及模型在不同应用场景的选择。
* **OpenAI Playground 的使用：** 讲解了 OpenAI Playground 的使用方法，包括各种模式（完成、聊天、插入、编辑）和参数设置。
* **OpenAI Python 库入门：** 介绍了如何获取和管理 OpenAI API 密钥，以及使用 Python 库进行简单的“Hello World”测试。
* **OpenAI API 的工作原理：** 阐述了如何使用 ChatGPT 和 GPT-4 模型，以及使用多角色对话消息的结构。
* **其他文本补全模型的使用：** 介绍了如何使用 OpenAI 提供的其他文本补全模型。
* **文本补全输入选项：** 详细介绍了 openai.Completion.create() 的输入参数，包括 model、prompt、max\_tokens 等。
* **文本编辑 API 的使用：** 介绍了如何使用 openai.Edit.create() 进行文本编辑。
* **Moderation 模型的使用：** 介绍了如何使用 openai.Moderation.create() 来过滤不符合 OpenAI 策略的内容。
**第三章：释放 GPT-4 和 ChatGPT 的全部潜力**
* **提示词工程技术：** 讲解了通过设计有效的提示词来提高模型输出质量的方法，包括上下文、任务和角色等要素。
* **设计有效提示词：** 强调了上下文、任务和角色在设计提示词中的重要性，以及如何通过提问来优化提示词。
* **零样本（Zero-shot）学习、少样本（Few-shot）学习：** 介绍了两种常用的提示词技巧，用于引导 LLM 完成特定任务，以及它们的优缺点。
* **微调 GPT 模型：**
* **微调的应用场景：** 详细介绍了微调在特定领域（如法律文件分析、代码审查、财务文档摘要、新闻文章生成）中的应用。
* **准备数据：** 介绍了如何为微调准备 JSONL 格式的数据集，并使用 openai 工具进行验证和优化。
* **使用 OpenAI API 进行微调：** 讲解了使用 OpenAI API 进行微调的步骤，包括上传文件、创建微调任务、监控任务状态、使用微调后的模型进行预测。
* **价格和 Token 限制：** 提供了 OpenAI 模型定价和 Token 限制的信息。
* **安全与隐私：** 提醒用户在使用 OpenAI API 时的安全和隐私注意事项。
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