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Alphaeditorial - Marcombo

Prompt engineering para inteligencia artificial generativa. Cómo elaborar preguntas para obtener respuestas fi ables y relevantes con la ia

España

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y los modelos de difusión, como ChatGPT y DALL-E, representan una revolución sin precedentes en el ámbito de la inteligencia artificial. Entrenados con texto e imágenes públicas disponibles en Internet, estos modelos son capaces de abordar una amplia variedad de tareas, ofreciendo soluciones innovadoras y automatizadas a problemas previamente inabordables. A pesar de su accesibilidad, muchos desarrolladores enfrentan desafíos significativos al intentar obtener resultados fiables y utilizables en sistemas automatizados. Este libro ofrece una guía exhaustiva para adquirir una sólida base en IA generativa y aprender a aplicar estos modelos en la práctica. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, presentan los principios del prompt engineering, esenciales para trabajar de manera efectiva con IA en entornos de producción. En este libro descubrirá: - Los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos y que mantendrán su efectividad en el futuro. - Aplicaciones prácticas de la IA generativa en ejemplos del mundo real, utilizando bibliotecas y frameworks como LangChain. - Cómo evaluar y comparar modelos: analizará y comparará modelos de OpenAI, como GPT-4 y DALL-E 2, con alternativas de código abierto, identificando sus fortalezas y debilidades. - Implementación en diversos ámbitos: aprenderá cómo aplicar estos principios en procesamiento del lenguaje natural (PNL), generación de texto e imágenes, y generación de código. Este libro es una herramienta indispensable para cualquier desarrollador que quiera llevar sus proyectos al siguiente nivel y aprovechar el poder de la IA generativa para transformar sus resultados y diferenciarse en el mercado. No lo deje escapar.

Prompt engineering para inteligencia artificial generativa. Cómo elaborar preguntas para obtener respuestas fi ables y relevantes con la ia

Prompt engineering para inteligencia artificial generativa (2024)