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Diese Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und GPT-3.5 und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie mithilfe der OpenAI-Python-Bibliothek Applikationen zur Textgenerierung, für das Question Answering oder für intelligente Assistenten entwickeln.Anschauliche Beispiele sowie klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu…mehr

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Produktbeschreibung
Diese Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und GPT-3.5 und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie mithilfe der OpenAI-Python-Bibliothek Applikationen zur Textgenerierung, für das Question Answering oder für intelligente Assistenten entwickeln.Anschauliche Beispiele sowie klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub- Repository verfügbar. Zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen. Für diese 2. Auflage wurde das Buch aktualisiert und deutlich erweitert, es berücksichtigt die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie wie beispielsweise GPT-4o und Multimodalität.Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie.Es behandelt:. Grundlagen und Stärken von GPT-4- und GPT-3.5-Modellen und deren Funktionsweise. Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing. Beispielprojekte, die den Einsatz der OpenAI-API für Aufgaben wie Texterstellung, Inhaltszusammenfassung, Dokumentenklassifikation oder Sentimentanalyse demonstrieren. Fortgeschrittene LLM-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, RAG, Plug-ins, LangChain, LlamaIndex und KI-Assistenten

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Olivier Caelen ist Machine Learning Researcher bei Worldline, einem Paytech-Pionier für nahtlose Zahlungslösungen. Er unterrichtet außerdem einen Einführungskurs für maschinelles Lernen und einen Kurs für fortgeschrittenes Deep Learning an der Université libre de Bruxelles. Er hat zwei Masterabschlüsse in Statistik und Informatik und einen Doktortitel in Machine Learning. Olivier Caelen ist Mitautor von 42 Veröffentlichungen in internationalen, von Experten begutachteten wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzen und Co-Erfinder von sechs Patenten. Marie-Alice Blete arbeitet derzeit als Softwarearchitektin und Data Engineer in der Abteilung Research und Developement von Worldline. Sie predigt ihren Data-Scientist-Kolleginnen und -Kollegen Best Practices des Data Engineering und interessiert sich besonders für die Performance- und Latenzprobleme, die mit dem Einsatz von KI-Lösungen verbunden sind. Sie ist außerdem ein Developer Advocat und teilt ihr Wissen gerne mit der Community als Tech-Speakerin.