ChatGPT与大模型研究

提供GPT-4和ChatGPT模型的API服务为开发人员引入了新的功能。现在，可以构建能够理解和回应自然语言的智能应用程序，而无需深入了解人工智能。从聊天机器人和虚拟助手到内容生成和语言翻译，LLMs

本章将详细介绍GPT-4和ChatGPT API。本章的目标是让您充分了解如何使用这些API，以便能够有效地将它们集成到您的Python应用程序中。通过本章的学习，您将能够充分掌握这些API，并在自己

想象一下一个世界，你可以和计算机的交流速度与你与朋友一样快。那会是什么样子？你可以创建哪些应用程序？这就是OpenAI正在助力构建的世界，他们的GPT模型将人类般的对话能力引入了我们的设备。作为人工智

本章涵盖以下内容： 生产化深度学习模型之前的初步工作和任务 使用深度学习系统生产化深度学习模型 在生产环境中进行实验的模型部署策略 对于本书的结尾章节，我们认为回到一个高层次的视角，并连接前面章节的所

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本章内容包括： 定义工作流和工作流编排 深度学习系统为何需要支持工作流 设计通用的工作流编排系统 介绍三个开源的编排系统：Airflow、Argo Workflows和Metaflow 在本章中，我们

本章涵盖以下内容：  在深度学习环境中理解和管理元数据  设计元数据和文件存储库以管理元数据  介绍两个开源的元数据管理工具：ML Metadata和MLflow 为了生成符合业务要求的高质量模

本章内容包括： 定义模型服务 常见的模型服务挑战和方法 为不同用户场景设计模型服务系统 模型服务是使用用户输入数据执行模型的过程。在深度学习系统中的所有活动中，模型服务与最终用户最为接近。在完成数据集

在本章中，我们将介绍ChatGPT在日常中可以为普通用户执行的主要活动，以提高他们的工作效率。本章将重点介绍写作辅助、决策支持、信息检索等具体示例，提供建议和提示，使您能够自行实施这些活动。 通过本章

本章内容包括：  超参数及其重要性  两种常见的超参数优化方法（HPO）  设计一个HPO服务  三个流行的HPO库：Hyperopt、Optuna和Ray Tune 在前两章中，我们了解了模

本章内容包括：  理解数据并行、模型并行和管道并行  使用在Kubernetes中支持数据并行训练的示例训练服务  使用多个GPU进行训练大型模型 在深度学习研究领域中，一个明显的趋势是通过更大

本章涵盖了以下内容： 构建训练服务的设计原则 解释深度学习训练代码模式 浏览示例训练服务 使用开源训练服务，例如Kubeflow 决定何时使用公共云训练服务 机器学习中模型训练的任务并不仅仅是研究人员

本章内容包括：  理解数据集管理  使用设计原则构建数据集管理服务  构建示例数据集管理服务  使用开源方法进行数据集管理 在我们对深度学习系统进行了一般性讨论之后，我们准备继续进行后续章节的

本章内容包括：  定义深度学习系统  产品开发周期以及深度学习系统如何支持它  基本深度学习系统及其组成部分的概述  构建深度学习系统和开发模型之间的区别 本章将为您提供一个深度学习系统的大局

在本章中，我们将讨论开发人员如何利用ChatGPT。本章重点介绍了ChatGPT在开发领域的主要应用场景，包括代码审查和优化、文档生成以及代码生成。本章将提供示例，并让您可以自行尝试使用提示。 在介绍

本章将帮助您设置ChatGPT帐户并开始使用该服务。我们还将详细介绍如何与Web用户界面进行交互，如何按主题组织聊天，并如何结构化对话。 通过本章的学习，您将更好地了解ChatGPT是什么，它如何工作

本章提供了OpenAI及其最显著的发展——ChatGPT的概述，重点介绍了它的历史、技术和能力。 总体目标是提供对ChatGPT如何在各个行业和应用中使用以改善沟通和自动化流程的深入了解，最终展示这些

你好！欢迎来到《ChatGPT和OpenAI模型的现代生成式人工智能》！在本书中，我们将探索生成式人工智能（AI）的迷人世界以及它的创新应用。生成式AI已经改变了我们与机器的互动方式，使计算机能够在没

摘要 随着大型语言模型（LLM）在许多领域和任务中展示了其强大的能力，包括上下文理解、代码生成、语言生成、数据叙述等，许多数据分析师可能会担心自己的工作是否会被人工智能（AI）取代。这个有争议的话题引

早期的数据呈现形式 十年前，许多公司对数据的期望主要局限于商业智能（BI）。他们希望能够生成报告和仪表盘，以管理运营风险，响应合规要求，并最终根据事实做出商业决策，但决策的速度相对较慢。 除了商业智能