Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure Open AI. Programowanie konwersacyjne i inżynieria podpowiedzi z wykorzystaniem modeli LLM

Francesco Esposito

Użyj modeli LLM do budowy lepszych aplikacji biznesowych Autonomicznie komunikuj się z użytkownikami i optymalizuj zadania biznesowe za pomocą aplikacji, których celem jest uczynienie interakcji między ludźmi i komputerami bardziej płynnymi i naturalnymi. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito przedstawia kilka scenariuszy, dla których efektywny jest model LLM: tworzenie wyrafinowanych rozwiązań biznesowych, zmniejszanie różnicy między ludźmi i maszynami wyposażonymi w oprogramowanie, a także budowanie potężnych silników wnioskowania. Spostrzeżenia dotyczące podpowiadania i programowania konwersacyjnego - z konkretnymi technikami dla wzorców i platform - pozwalają odkryć, w jaki sposób język naturalny może zapewnić nowe, zaawansowane podejście do kodowania. Konkretne kompleksowe demonstracje (wykorzystujące język Python i platformę ASP.NET Core) prezentują wszechstronne wzorce interakcji między istniejącymi procesami, API, danymi i wkładem ludzkim. Ta książka pomoże Ci: Zrozumieć historię dużych modeli językowych i programowania konwersacyjnego Zastosować podpowiadanie jako nowy sposób kodowania Poznać podstawowe techniki podpowiadania i przypadki użycia Zaprojektować zaawansowane podpowiedzi, wliczając w to łączenie modeli LLM z danymi i wywoływanie funkcji w celu budowy silników wnioskowania Użyć w kodzie języka naturalnego do definiowania przepływów pracy i koordynowania istniejących API Opanować zewnętrzne platformy LLM Ocenić obawy związane z bezpieczeństwem, prywatnością i dokładnością sztucznej inteligencji Poznać otoczenie regulacyjne sztucznej inteligencji Zbudować i wdrożyć osobistego asystenta Zastosować wzorzec generowania wzbogacanego wyszukiwaniem informacji (RAG) do formułowania odpowiedzi w oparciu o bazę wiedzy Skonstruować konwersacyjny interfejs użytkownika Dla profesjonalistów IT Dla profesjonalistów, architektów, głównych deweloperów i programistów oprogramowania, a także entuzjastów uczenia się maszyn Dla wszystkich zainteresowanych przetwarzaniem języka naturalnego lub rzeczywistymi zastosowaniami języka podobnego do ludzkiego w oprogramowaniu O autorze Francesco Esposito, uzbrojony w solidną wiedzę matematyczną, jest autorem dwóch książek wydawnictwa Microsoft Press na temat uczenia się maszyn. Obecnie pełni funkcję dyrektora ds. inżynierii i danych w Crionet, firmie dostarczającej innowacyjne rozwiązania dla branży sportowej i medialnej. Założył także Youbiquitous, fabrykę analizy danych i oprogramowania zajmującą się modelami LLM, a także KBMS Data Force, startup skupiający się na terapii cyfrowej i inteligentnej opiece zdrowotnej. Kod źródłowy dostępny na stronie: MicrosoftPressStore.com/ LLMAzureAI/downloads

Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito

Dino Esposito, Francesco Esposito

Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwią-zywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obli-czeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym. Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, oraz Francesco Esposito ułatwią nam: Zgłębianie poznanych zasad uczenia się ludzi oraz budowy inteligentnego oprogramowania Odkrycie problemów, które można rozwiązać z wykorzystaniem uczenia maszynowego Zrozumienie potoku uczenia maszynowego, czyli kroków prowadzących do uzyskania gotowego modelu Użycie AutoML w celu automatycznego wybrania najlepszego potoku dla dowolnego problemu i zbioru danych Opanowanie biblioteki ML.NET, zaimplementowanie jej potoku oraz wykorzystanie zadań i algorytmów Zgłębianie matematycznych podstaw uczenia maszynowego Prognozowanie, ulepszanie sposobów podejmowania decyzji i stosowanie metod probabilistycznych Grupowanie danych poprzez klasyfikację i klasteryzację Poznanie podstaw uczenia głębokiego, włącznie z projektowaniem sieci neuronowych Wykorzystanie usług w chmurze AI w celu szybszego tworzenia lepszych rzeczywistych rozwiązań O książce Dla profesjonalistów zamierzających tworzyć aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe: zarówno dla programistów chcących zdobyć umiejętności z zakresu analizy danych, jak i dla analityków danych, którzy chcą zdobyć odpowiednie umiejętności programistyczne Zawiera przykładowe scenariusze kodu uczenia maszynowego wykorzystujące bibliotekę ML.NET O autorach Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, jest autorem ponad 20 książek, włącznie z best-sellerem wydawnictwa Microsoft Press, zatytułowanym Microsoft .NET: Architecting Applications for the Enter-prise. Od 22 lat jest autorem kolumny Cutting Edge, a także prowadzi regularne wykłady w firmie Microsoft i na niezależnych wydarzeniach branżowych na całym świecie. Od ponad 25 lat jest programistą, a obecnie kon-centruje się na sztucznej inteligencji w kontekście inteligentnych rozwiązań dla miast i energetyki, pracując na stanowisku stratega do spraw korporacyjnych rozwiązań cyfrowych w BaxEnergy. Francesco Esposito jest 21-letnim programistą zawieszonym między zagadnieniami zaawansowanej matema-tyki i tajnikami nauk o danych. Interesuje się przede wszystkim hydrologią i służbą zdrowia. Francesco założył Youbiquitous, firmę zajmującą się oprogramowaniem i sztuczną inteligencją, a także prowadzi małą firmę in-westycyjną. Cały przykładowy kod, włącznie z kompletnymi aplikacjami, jest dostępny pod adresem MicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/downloads Obraz na okładce autorstwa Andreya Pronin/aAlamy Stock Vector