Стремительное развитие ИИ меняет нашу жизнь, а поспевать за ним становится все труднее. Каждый, кто профессионально использует ИИ, быстро приходит к пониманию, что качество результатов напрямую зависит от качества входных данных. Поэтому нам сейчас не обойтись без промт-инжиниринга (prompt engineering) — набора методов повышения надежности, эффективности и точности моделей ИИ. Большие языковые (LLM) и диффузионные модели, такие как ChatGPT и DALL-E, постоянно обучаются на общедоступных текстах и изображениях из Интернета. Так что практически любой человек может использовать модели ИИ для решения задач, которые ранее не поддавались автоматизации. Эта книга поможет вам осваивать и применять на практике модели генеративного ИИ.

Что не так с генеративным ИИ и большими языковыми моделями? Действительно ли это тот самый искусственный интеллект, о котором рассказывают, что он способен радикально изменить человеческую цивилизацию? Гэри Маркус, один из самых авторитетных и цитируемых исследователей искусственного интеллекта, в своей новой книге подробно изучает, в какой момент технологическая индустрия свернула не туда и создала многомиллиардный мыльный пузырь, основанный не столько на реальных технологических прорывах, сколько на хайпе и завышенных ожиданиях. Не менее важно и то, что развитие генеративного ИИ поставило под вопрос фундаментальные принципы авторского права, целый ряд прав личности и даже государственную безопасность. Сложившаяся ситуация требует принципиально нового подхода со стороны государств для регулирования раздувающегося технологического сектора.

В этом издании мы расскажем вам о последних достижениях в области технологий искусственного интеллекта, а также о том, какой прогресс достигнут исследователями, разработчиками и энтузиастами, продолжающими расширять границы инноваций. Данная книга представляет собой подробное руководство для разработчиков на Python, желающих научиться создавать приложения с использованием больших языковых моделей. Авторы расскажут об основных возможностях и преимуществах моделей GPT-4 и GPT-3.5, а также принципах их работы. Здесь же вы найдете пошаговые инструкции по разработке приложений с использованием библиотеки для Python от OpenAI, в том числе инструментов для генерирования текста, отправки вопросов и получения ответов и создания интеллектуальных ассистентов. Все примеры кода на Python доступны в репозитории GitHub.