生成式AI：以ChatGPT 與 OpenAI模型實現高效創新 (1版)

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【簡介】 本書協助你深入了解LLM 的內部運作，建立自己的語言模型。從生成式AI 概論開始談起，讓你理解如何訓練這些模型產生新資料，接著介紹提高生產力與增加創造力的ChatGPT 使用案例。你將學會如何改善提示設計，利用零樣本、單樣本、小樣本的學習能力，進而從ChatGPT 互動中獲得最佳效果。分別針對行銷人員、研究人員、開發人員設計案例，讓你將本書所學有效應用在自己的領域中。 列舉企業情境，運用Azure 基礎架構上的OpenAI 模型 API；包含生成式模型 (如：GPT)與嵌入模型 (如：Ada)。各情境均涵蓋Python 實作，並以Streamlit 製作前端介面，以及利用 LangChain SDK 協助將模型整合到你的應用程式中。讀完本書，你將具備生成式AI领域的運用能力，可以在自己的專案中使用 ChatGPT 和 OpenAl 模型的API。 本書內容涵蓋： *理解生成式AI 的初級與中級概念 *透過有效的提示設計充分發揮ChatGPT 的效能 *探索ChatGPT 的應用與使用案例 *以API使用OpenAI 模型與功能 *用Python 建置與部署AI系統 *利用Azure 基礎架構實作企業級使用案例 *確保生成式AI 系統具有負責任的AI與倫理 【目錄】 【第一篇 生成式 AI 與 GPT 模型基礎】 第一章 生成式 AI 概論 生成式 AI 概論 研究的過往與現況 本章總結 參考資源 第二章 超越市面渲染的 OpenAI 與 ChatGPT 技術要求 OpenAI 是什麼？ OpenAI 系列模型概觀 ChatGPT 探究之路：背後模型的數學之旅 ChatGPT：最新進展 本章總結 參考資源 【第二篇 ChatGPT 實際運用】 第三章 熟悉 ChatGPT 設定 ChatGPT 帳戶 熟悉 UI 安排聊天 本章總結 參考資源 第四章 了解提示設計 提示是什麼、為什麼重要？ 零樣本、單樣本、小樣本學習 ─ 轉換器模型的典型 定義明確的提示（得到相關與一致結果的原則） 隱性偏見的風險趨避與 ChatGPT 的倫理考量 本章總結 參考資源 第五章 用 ChatGPT 提升日常生產力 技術要求 讓 ChatGPT 成為日常助理 生成文字 改善寫作技巧與翻譯 迅速的資訊檢索與競爭情報 本章總結 第六章 用 ChatGPT 開發未來 開發人員為何要用 ChatGPT？ 程式碼的生成、最佳化、除錯 文件生成與程式碼解釋性 了解 ML 模型可理解性 各種程式語言的翻譯 本章總結 第七章 用 ChatGPT 掌握行銷 技術要求 行銷人員的 ChatGPT 需求 新產品的開發與上市策略 針對行銷比較的 A/B 測試 提升搜尋引擎最佳化（SEO） 提高品質與增加客戶滿意度的情感分析 本章總結 第八章 用 ChatGPT 獨創研究 研究人員的 ChatGPT 需求 為研究構思文獻 為實驗設計與框架提供支援 產生格式化參考文獻 產生研究簡報 本章總結 參考資源 【第三篇 OpenAI 模型的企業應用】 第九章 OpenAI 和 ChatGPT 企業版 ─ Azure OpenAI 技術要求 OpenAI 與 Microsoft 的企業級 AI ─ Azure OpenAI 為何採用公有雲？ 了解負責任 AI 本章總結 參考資源 第十章 企業版的熱門使用案例 技術要求 Azure OpenAI 的企業應用方式 合約分析器與生成器 了解有關客服中心的分析 探究語意搜尋 本章總結 參考資源 第十一章 結語與最終想法 我們至今所學的本書內容回顧 這只是剛開始 生成式技術對產業的影響 ─ 顛覆力 揭露對生成式 AI 的擔憂 生成式 AI 的倫理影響與需要負責任 AI 的原因 不久將來的預期 本章總結 參考資源