GPT語言模型大揭密：OpenAI API應用全攻略，打造頂尖NLP產品

　　2022年11月，一個震撼全球的AI軟體ChatGPT面世，造成白領階級的大恐慌，因為實際試過ChatGPT的人都知道，這次AI的大躍進可能會讓自己的工作不保。例如這本書的翻譯主要就是由ChatGPT完成的，出版社再針對翻譯內容進行勘誤審校，確實發現ChatGPT的翻譯能力屬於優良等級。

　　ChatGPT是由OpenAI開發的GPT應用之一，是一種大型語言模型，參數量從第一代到第三代成長了1000倍，在微軟投入大量資金後，GPT-3.5的參數量達到2000億個，GPT-4也隨之而來，並持續在發展中。Google及其他大廠也都緊急增加投入AI領域的資源。在可預期的未來，AI軍備大戰不可避免。GPT確實讓內容產生者（包含程式設計師）產生了極大的恐慌。但恐慌是沒有用的，一個工具的誕生必須接受它，並且利用它來提升自己的效率才是王道。

　　因著ChatGPT的推出，現在要想建置人工智慧應用程式比以往任何時候都更加容易。本書將向你展示如何輕鬆入門OpenAI API，介紹如何以創新方式利用這個工具來滿足你的使用案例，探討建立於GPT-3之上的成功新創公司以及將它應用在產品領域的企業，並檢視其發展中的問題和潛在未來趨勢。

　　書籍第一部分涵蓋了OpenAI API的基礎知識；第二部分探索了環繞GPT-3自然演化而成的豐富生態系統。
　　第1章_介紹了輕鬆進入這些主題的必要背景和基本定義。
　　第2章_深入研究API，將其分解為最關鍵的元素，例如引擎和端點，描述它們的目的和最佳實踐，讓讀者得以在更深層次上與它們互動。
　　第3章_提供一個簡單而有趣的例子，可作為你第一個由GPT-3驅動的應用程式。
　　第4章_則採訪一些最成功的GPT-3產品和應用程式創辦人，聽取他們在商業規模互動模型方面的挑戰和經驗分享。
　　第5章_探討企業如何看待GPT-3及其廣泛採用的潛力。
　　第6章_討論更廣泛採用所帶來的問題，例如誤用和偏見，並說明如何解決這些問題。
　　最後一個章節_則更進一步探索最令人興奮的未來趨勢和可能性。

　　｜來劃重點｜
　　★ 對API不再一知半解，拆解Playground的組成元件工作方式給你看
　　★ 手把手教你如何在Python、Go、Java語言中使用OpenAI API
　　★ 看看Fable Studio、Viable、Quickchat、Copysmith、Stenography怎麼搞創作、做客服、聊天機器人、玩行銷、寫程式
　　★ GitHub Copilot、Microsoft和Algolia的高階經理人親上火線說明他們如何大規模使用GPT-3

　　本書對象
　　如果你是以下這些對象，這本書將對你有所幫助：
　　☛ 想要學習AI技能的資料專家
　　☛ 想要在AI領域打造下一個重要產品的企業家
　　☛ 希望提升AI知識並將其應用於推動關鍵決策的企業領袖
　　☛ 希望利用GPT-3的語言能力進行創意用途的作家、播客、社群媒體管理員或其他以語言為基礎的創作者
　　☛ 擁有任何基於人工智慧的好點子、一度被認為在技術上不可能實現或成本過高的人

　　本書針對不同族群，提供了適合的AI知識和應用案例，是一本實用性和啟發性兼備的完整指南，對想要掌握AI技能或應用AI技術於工作和創作的人都將有極大助益！

專業推薦

　　♕ 本書獲AI領域知名新創企業創辦人及研究學者大力推薦！ ♕

　　「對於想了解GPT-3語言模型及如何在OpenAI API上開發應用程式的從業人員和開發人員而言，這本書是完美的起點。」 —Peter Welinder，OpenAI產品和合作夥伴關係副總裁

　　「這本書立刻就能吸引人的原因在於，不同技術背景的人都能閱讀此書並使用AI人工智慧創造出世界級的解決方案。」 —Noah Gift，杜克大學駐校執行長，Pragmatic AI實驗室創辦人

　　「如果你想使用GPT-3或任何大型語言模型來建構應用程式或服務，本書擁有你所需的一切。本書深入探討了GPT-3，其使用案例將幫助你將這些知識應用於你的產品上。」 ——Daniel Erickson，Viable創辦人兼首席執行長

　　「作者們在提供GPT-3技術和社會影響方面有出色的工作表現。閱讀此書後，你會對於人工智慧領域的最新進展充滿信心。」 —Bram Adams，Stenography創辦人

　　「這本書非常適合初學者！它甚至還包含了一些迷因，並包括了一個非常必要的人工智慧和道德章節，但其真正的優勢在於使用GPT-3的逐步程式。」 —Ricardo Joseh Lima，里約熱內盧州立大學語言學教授

　　「這本書全面深入探討了自然語言處理當中的一個關鍵生成模型，並著重於實際介紹如何使用OpenAI API並將其整合到自己的應用程式中。除了技術價值外，我認為特別深刻的是最後一章中提供的視角，包括偏見、隱私以及在AI民主化中的角色。」 —Raul Ramos-Pollan，哥倫比亞麥德林安地奧基亞大學的人工智慧教授

[第1章] 大型語言模型革命
自然語言處理幕後探祕
語言模型變得愈來愈大、愈來愈好
生成式預訓練變換模型：GPT-3
Transformer 注意力機制
GPT-3：簡史
使用OpenAI API

[第2章] 開始使用OpenAI API
OpenAI Playground
提示工程和設計
分解OpenAI API
執行引擎
端點
嵌入
自定義GPT-3
token
定價
GPT-3 在標準自然語言處理任務上的表現
命名實體辨識
文本摘要
文本生成
文章生成
社群媒體貼文生成
結論

[第3章] GPT-3 和程式設計
如何在Python 中使用OpenAI API ？
如何在Go 語言中使用OpenAI API ？
如何在Java 中使用OpenAI API ？
由Streamlit 驅動的GPT-3 沙箱
結論

[第4章] GPT-3作為下一代新創企業的賦能者
模型即服務
探究新創公司環境：案例研究
一名投資者對GPT-3 新創生態系統的展望
結論

[第5章] GPT-3成為企業創新的下一步
案例研究：GitHub Copilot
案例研究：Algolia Answers
案例研究：Microsoft 的Azure OpenAI 服務
結論

[第6章] GPT-3：優點、 缺點和醜聞
解決人工智慧偏見問題
反偏見對策
低品質內容和錯誤訊息的傳播
大型語言模型的綠色足跡
謹慎前進
結論

結論：讓AI可民主化存取
沒有程式碼？沒有問題！
存取和模型即服務
結語

作者簡介



Sandra Kublik

　　Sandra Kublik是一名AI創業家、技術傳教士和社群創辦人，在其工作中促進AI業務創新。她是多個AI-fist公司的導師和教練，是創業加速計畫的聯合創辦人，並且是AI黑客松社群Deep Learning Labs成員。她是自然語言處理和生成式AI的積極發言人，目前經營一個YouTube頻道，在其中採訪生態系利益相關者，並以有趣及富教育性的內容探討開創性的AI趨勢。

Shubham Saboo

　　Shubham Saboo在全球知名公司扮演了多重角色，從資料科學家到AI傳教士，參與建立跨組織的資料戰略和技術基礎設施，從零開始創建和擴展資料科學與機器學習實踐。AI傳教士的工作促使他建立社群並接觸更廣泛的觀眾，在蓬勃發展的人工智慧領域促進了思想和觀點的交流。他撰寫有關AI進步及其經濟影響的技術性部落格文章，作為學習新事物並與社群分享知識的一種熱情。在他的閒暇時間，你可以發現他到處旅行，這使得他能夠沉浸在不同的文化中，根據自身經驗來提升他的世界觀。