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Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln : Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen

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Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen!

- Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren

- Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und ChatGPT für Programmierer:innen verständlich

- Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning

- Inklusive Codebeispielen auf GitHub und GlossarDiese kompakte Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und ChatGPT und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie Applikationen zur Textgenerierung, Inhaltszusammenfassung oder für das Question Answering entwickeln.

Anschauliche Beispielprojekte und klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub-Repository verfügbar, zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen.

Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie. Es behandelt:

- Grundlagen und Stärken von GPT-4 und ChatGPT und deren Funktionsweise

- Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing

- Die praktischen Schritte, um mit den APIs von GPT-4 und ChatGPT und den entsprechenden Python-Bibliotheken Anwendungen zu entwickeln

- Spezifische Aspekte der Arbeit mit LLMs wie das API-Schlüsselmanagement, Datenschutz, Softwarearchitekturdesign oder die Gefahren durch Prompt Injection

- Fortgeschrittene GPT-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, Plug-ins und der Einsatz des LangChain-Frameworks



  1. Praxiseinstieg Large Language Models : Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs

    Sinan Ozdemir

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  2. Tidy First? : Mini-Refactorings für besseres Software-Design

    Kent Beck

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  3. R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

    Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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  4. Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln : Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen

    Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

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  5. Data Science Management : Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen

    Marcel Hebing, Martin Manhembué

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  6. Einführung in das Lightning Netzwerk : Das Second-Layer-Blockchain-Protokoll für effiziente Bitcoin-Zahlungen verstehen und nutzen

    Andreas M. Antonopoulos, Olaoluwa Osuntokun, René Pickhardt

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  7. Data Mesh : Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

    Zhamak Dehghani

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  8. Natural Language Processing mit Transformern : Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen

    Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

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  9. Produktiv auf der Linux-Kommandozeile : Sicher und souverän mit Linux arbeiten

    Daniel J. Barrett

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  10. Agile Spiele und Simulationen : Praxiserprobte Games für Agile Coaches und Scrum Master. Inklusive vieler Spiele für Online-Workshops

    Marc Bleß, Dennis Wagner

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  11. Cloud Computing nach der Datenschutz-Grundverordnung : Amazon Web Services, Google, Microsoft & Clouds anderer Anbieter in der Praxis

    Thorsten Hennrich

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  12. Einführung in Domain-Driven Design : Von der Buisness-Strategie zum technischen Design

    Vlad Khononov

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