Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Os modelos de grande linguagem (LLMs) e os modelos de difusão, como o ChatGPT e o Stable Diffusion, têm um potencial sem precedentes. Como foram treinados em todos os textos e imagens públicos da Internet, podem contribuir de forma útil para uma grande variedade de tarefas. E com a barreira à entrada muito reduzida hoje em dia, praticamente qualquer programador pode aproveitar os LLMs e os modelos de difusão para resolver problemas anteriormente inadequados para a automação.
Com este livro, obterás uma base sólida em IA generativa, incluindo a forma de aplicar estes modelos na prática. Quando integram pela primeira vez LLMs e modelos de difusão nos seus fluxos de trabalho, a maioria dos programadores tem dificuldade em obter resultados suficientemente fiáveis para os utilizar em sistemas automatizados. Os autores James Phoenix e Mike Taylor mostram-te como um conjunto de princípios denominado "prompt engineering" pode permitir-te trabalhar eficazmente com a IA.
Aprende a capacitar a IA para trabalhar para ti. Este livro explica-te:
- A estrutura da cadeia de interação do modelo de IA do teu programa e os passos mais finos entre eles
- Como os pedidos de modelos de IA surgem da transformação do problema da aplicação num problema de preenchimento de documentos no domínio de treino do modelo
- A influência do LLM e da arquitetura do modelo de difusão - e a melhor forma de interagir com ela
- Como estes princípios se aplicam na prática nos domínios do processamento de linguagem natural, da geração de texto e imagem e do código