今天，不讲其他大模型内容，只做分享
当下大模型这么火，还有人很多人想加入进来，但是不知道怎么去学习，那么今天我就给大家分享一本适合所有人的一本神仙级入门大模型的书籍，小白也能学会。
它是由奥利维耶·卡埃朗和玛丽-艾丽斯·布莱特合著的一本 **《大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT》**，为初学者提供一份清晰、全面的“可用知识”，帮助读者快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势。
此书使用流行的 Python 编程语言来构建大模型应用，内容涵盖如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，以及提示工程、模型微调、插件、LangChain 等高阶实践技术。书中还提供了简单易学的示例，帮助读者理解并应用在自己的项目中。此外，书后还附有一份术语表，方便读者随时参考。
适用人群
- AI初学者：这本书为初学者提供了关于大模型和AI的基础知识，无需事先具备深厚的AI背景。
- 开发者：特别是那些希望将AI技术集成到自己的应用程序中的开发者，这本书将帮助他们了解如何使用GPT-4和ChatGPT。
- 技术爱好者：对最新AI技术感兴趣的科技爱好者会发现这本书是一个很好的资源，用以了解当前大模型的发展和应用。
- 学生和教育工作者：学生和教育工作者可以通过这本书了解大模型在实际应用中的潜力，以及如何在教学中利用这些技术。
- 企业决策者和项目经理：对于那些需要在业务中实施AI解决方案的决策者和项目经理来说，这本书提供了对大模型应用的快速而实用的理解。
- 非编程背景的读者：由于书中强调了0门槛学习，即使没有编程经验的读者也能从中获益，了解如何使用和开发基于大模型的应用。
目录
这本书的内容比较多，就不一一展示了，目录我就直接放在下方了，大家可以看一下。
第1章 初识 GPT-4和 ChatGPT
这一个章节系统地介绍了GPT模型的原理、发展历程、应用案例、局限性以及优化方法。
- 大型语言模型概述：介绍语言模型和自然语言处理的基础知识，以及Transformer架构在语言模型中的应用。
- GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4，简要回顾了OpenAI的GPT模型的发展历程。
- 大型语言模型应用案例：介绍了一些基于GPT模型的应用案例，如Be My Eyes、摩根士丹利、可汗学院等。
- AI幻觉的注意：指出在使用语言模型时需要注意AI幻觉的风险。
- 插件和微调优化GPT模型：介绍如何通过插件和微调技术来进一步优化GPT模型的能力。
- 使用插件和微调的示例：提供了使用插件和微调技术优化GPT模型的示例。
第2章 深入了解 GPT-4和ChatGPT 的API
第二章通过示例和详细的解释，能够让大家掌握使用OpenAI API与GPT-4和ChatGPT进行交互的基本技能。
- OpenAI API提供的可用模型：介绍了OpenAI提供的不同类型的模型，包括InstructGPT、ChatGPT和GPT-4。
- OpenAI Playground的使用：通过OpenAI Playground可以方便地测试OpenAI的模型，不需要编写代码。
- OpenAI Python库的使用：介绍了如何安装和配置OpenAI Python库，并提供了使用Hello World示例。
- 创建和发送API请求：详细介绍了如何创建和发送API请求，以及如何处理API响应。
- 定价和标记限制：介绍了OpenAI的定价模式和模型对输入和输出标记数量的限制。
- 安全和隐私考虑：讨论了在使用OpenAI服务时需要考虑的安全和隐私问题。
- 其他OpenAI API和功能：简要介绍了OpenAI提供的其他一些功能，如嵌入、内容审核模型、Whisper和DALL-E等。
第3章 使用GPT-4和 ChatGPT构建应用程序
第三章通过理论知识和实践示例，帮助大家了解如何将GPT-4和ChatGPT集成到应用程序中，以及在使用这些模型时需要考虑的一些关键因素，让大家获得构建基于LLM的应用程序所需的全面知识。
- 应用程序开发概述：讨论了在构建基于LLM的应用程序时需要考虑的要点，包括API密钥管理、数据安全和数据隐私等。
- 软件架构设计原则：建议在构建应用程序时将其与OpenAI API解耦，以提高应用程序的灵活性和可扩展性。
- LLM驱动型应用程序的漏洞：提醒开发人员在使用LLM时需要注意潜在的安全风险，如提示注入攻击。
- 示例项目：通过几个示例项目，展示了如何将GPT-4和ChatGPT集成到应用程序中，包括新闻稿生成器、YouTube视频摘要和《塞尔达传说：旷野之息》专家等。
- 高级技巧：介绍了一些高级技巧，如提示工程、零样本学习、少样本学习等，帮助开发人员更有效地使用GPT-4和ChatGPT。
第4章技巧GPT-4 和 ChatGPT 的高级
第四章通过理论知识和实践案例，让大家能够更深入地理解GPT-4和ChatGPT的高级技巧，为在实际项目中更有效地利用这些模型提供了重要参考。
- 提示工程：详细介绍了如何设计有效的提示词，包括上下文、任务和角色等要素，以及逐步思考、少样本学习和零样本学习等技巧，以获得更高质量的模型响应。
- 微调：介绍了微调的概念，即将预训练模型在特定数据集上进行进一步训练，以提高模型在特定任务上的性能。本章还提供了使用OpenAI API进行微调的步骤。
- 高级技巧应用：通过示例展示了微调在法律文本分析、自动代码审查、财务文档摘要等技术领域的应用，以及生成和微调电子邮件营销活动的合成数据。
- 微调的成本：讨论了微调的成本，指出虽然可以显著提高模型性能，但成本较高。。
- 提示工程和微调的综合应用：强调了提示工程和微调的结合使用，以获得最佳的模型性能。
第5章 使用 LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能
第五章通过理论知识和实践案例，使大家能够更深入地理解LangChain框架和GPT-4插件，为在实际项目中更有效地利用这些高级工具提供了重要参考。
- LangChain框架：LangChain是一个Python软件开发框架，用于方便地将大语言模型集成到应用程序中。本章详细介绍了LangChain框架的关键模块，包括模型、提词、索引、链和智能体等、
- LangChain的应用：通过示例展示了如何使用LangChain进行动态提词、创建智能体、使用记忆等功能，以构建复杂的LLM驱动型应用程序。
- GPT-4插件：介绍了GPT-4插件的概念，这些插件可以扩展GPT-4的功能，使其能够访问实时信息、进行复杂的数学运算等。本章详细介绍了如何创建GPT-4插件，包括编写API、编写插件清单和OpenAPI规范等步骤。
- 插件的应用：通过示例展示了GPT-4插件在获取实时信息、进行复杂计算等方面的应用。
- 总结：LangChain框架和GPT-4插件证明了LLM等AI领域正在迅猛发展，它们为开发人员提供了更强大的工具来构建创新的LLM驱动型应用程序。
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