Аймен Эль Амри - GPT-3: программирование на Python в примерах

чтения этой книги такое же удовольствие, какое
я получил от работы над ней.

Об авторе
Аймен Эль Амри – писатель, предприниматель, преподаватель и инженер-программист, который преуспел в различных профессиях в области
информационных технологий, включая DevOps и Cloud Native, облачную
архитектуру, Python, NLP, науку о данных и многое другое.
Аймен лично обучил сотни программистов и написал множество книг
и курсов, которые прочитали тысячи других инженеров и разработчиков.
У Аймена Эль Амри практичный подход к обучению, который всегда находит отклик у его аудитории. Он разделяет сложные понятия на составные
части, рассказывает о них понятным языком и иллюстрирует реальными
примерами.
Он основал несколько проектов: FAUN1, eralabs2 и Marketto3. Вы можете
найти Аймена в Twitter4 и Linkedin5.

1
2
3
4
5

https://faun.dev.
https://eralabs.io.
https://marketto.dev.
https://twitter.com/@eon01.
https://www.linkedin.com/in/elamriaymen/.

Об этой книге
Знания, которые вы получите из этой книги, относятся к текущей версии
(GPT-3) и, вероятно, также пригодятся для GPT-4, если нам суждено дождаться ее выпуска1.
OpenAI предоставляет API (интерфейс прикладного программирования)
для доступа к моделям ИИ. Назначение API – абстрагировать базовые модели путем создания универсального интерфейса для всех версий, позволяющего пользователям использовать GPT независимо от его версии.
Цель этого книги – предоставить пошаговое руководство по использованию GPT-3 в ваших проектах с помощью API OpenAI. В руководстве рассмотрены и другие модели, такие как CLIP, DALL-E и Whispers.
Независимо от того, создаете ли вы чат-бот, ИИ-ассистента или веб-приложение, предоставляющее данные, сгенерированные ИИ, это руководство
поможет реализовать ваши идеи.
Если вы владеете основами языка программирования Python и готовы
изучить еще несколько инструментов, таких как объекты Dataframe библиотеки Pandas и некоторые методы NLP, значит, у вас есть под рукой все
необходимое для создания интеллектуальных систем с использованием
инструментов OpenAI.
Не беспокойтесь, вам не нужно быть специалистом по данным, инженером по машинному обучению или экспертом по искусственному интеллекту, чтобы понять концепции, методы и учебные примеры, представленные
в этой книге. Все объяснения предельно просты для понимания, в них используется базовый код Python, примеры и практические упражнения.
Эта книга сфокусирована на практической части обучения и призвана
помочь читателю создавать реальные приложения. Вы найдете здесь множество примеров кода, которые помогут усвоить базовые понятия и применить их в реальных сценариях для решения прикладных задач.
К концу обучения вы создадите такие приложения, как:
•
•
•
•
•
•
•
1

медицинский чат-бот с пользовательской точной настройкой;
интеллектуальная система подсказок любимого сорта кофе;
интеллектуальная диалоговая система с памятью и контекстом;
голосовой помощник с ИИ наподобие Alexa, но более умный;
чат-бот, помогающий освоить команды Linux;
семантическая поисковая система;
система предсказания категории новостей;

Во время работы над переводом этой книги продолжался прием заявок на раннее тестирование
GPT-4, но автор и переводчик продолжали ожидать своей очереди, а сроки запуска модели в
широкий доступ не были объявлены. – Прим. перев.

12

 Об этой книге

• интеллектуальная система распознавания изображений (изображение в текст);
• генератор изображений (текст в изображение);
• и многое другое!
Прочитав эту книгу и следуя примерам, вы освоите такие навыки, как:
• выбор подходящей модели из числа доступных, а также правильное
использование каждой из них;
• генерация реалистичного текста для различных целей, таких как ответы на вопросы, создание контента и другие творческие применения;
• управление уровнем креативности моделей GPT и применение современных методов создания высококачественного текста;
• преобразование и редактирование текста для выполнения перевода,
форматирования и других полезных задач;
• оптимизация производительности моделей GPT с помощью различных параметров и опций, таких как suffix, max_tokens, temperature, top_p,
n, stream, logprobs, echo, stop, presence_penalty, frequency_penalty, best_of и
др.;
• снижение стоимости использования API за счет сокращения и лемматизации текстов;
• применение заполнения контекста, создание смысловых цепочек и
использование передовых технологий;
• использование --">