推荐序一 学习成为善用AI的人|宝玉
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推荐序三 人人都要学会和AI相处|孙志岗
推荐序四 AI工程师：做新一轮智能革命的首批探索者|邓范鑫
推荐序五 进入智能应用的新时代|梁宇鹏（@一乐）
推荐序六 AGI：不要旁观，要真正参与|罗云
推荐序七 不要害怕被ChatGPT取代，要做第一批驾驭新技术的人|宜博
译者序 没有谁天生就是AI工程师|何文斯
前言
第1章 初识GPT-4和ChatGPT
1.1 LLM概述
1.1.1 探索语言模型和NLP的基础
1.1.2 理解Transformer架构及其在LLM中的作用
1.1.3 解密GPT模型的标记化和预测步骤
1.2 GPT模型简史：从GPT-1到GPT
1.2.1 GPT
1.2.2 GPT
1.2.3 GPT
1.2.4 从GPT-3到InstructGPT
1.2.5 GPT-3.5 、Codex和ChatGPT
1.2.6 GPT
1.3 LLM用例和示例产品
1.3.1 BeMyEyes
1.3.2 摩根士丹利
1.3.3 可汗学院
1.3.4 多邻国
1.3.5 Yabble
1.3.6 Waymark
1.3.7 InworldAI
1.4 警惕AI幻觉：限制与考虑
1.5 使用插件和微调优化GPT模型
1.6 小结
第2章 深入了解GPT-4和ChatGPT的API
2.1 基本概念
2.2 OpenAI API提供的可用模型
2.3 在OpenAI Playground中使用GPT模型
2.4 开始使用OpenAI Python库
2.4.1 OpenAI访问权限和API密钥
2.4.2 Hello World示例程序
2.5 使用GPT-4和ChatGPT
2.5.1 ChatCompletion端点的输入选项
2.5.2 ChatCompletion端点的输出格式
2.5.3 从文本补全到函数
2.6 使用其他文本补全模型
2.6.1 Completion端点的输入选项
2.6.2 Completion端点的输出格式
2.7 考虑因素
2.7.1 定价和标记限制
2.7.2 安全和隐私
2.8 其他OpenAIAPI和功能
2.8.1 嵌入
2.8.2 内容审核模型
2.8.3 Whisper和DALL·E
2.9 小结（含速查清单）
第3章 使用GPT-4和ChatGPT构建应用程序
3.1 应用程序开发概述
3.1.1 管理API密钥
3.1.2 数据安全和数据隐私
3.2 软件架构设计原则
3.3 LLM驱动型应用程序的漏洞
3.3.1 分析输入和输出
3.3.2 无法避免提示词注入
3.4 示例项目
3.4.1 项目1：构建新闻稿生成器
3.4.2 项目2：YouTube视频摘要
3.4.3 项目3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家
3.4.4 项目4：语音控制
3.5 小结
第4章 GPT-4和ChatGPT的高级技巧
4.1 提示工程
4.1.1 设计有效的提示词
4.1.2 逐步思考
4.1.3 实现少样本学习
4.1.4 改善提示效果
4.2 微调
4.2.1 开始微调
4.2.2 使用OpenAIAPI进行微调
4.2.3 微调的应用
4.2.4 生成和微调电子邮件营销活动的合成数据
4.2.5 微调的成本
4.3 小结
第5章 使用LangChain框架和插件增强LLM的功能
5.1 LangChain框架
5.1.1 动态提示词
5.1.2 智能体及工具
5.1.3 记忆
5.1.4 嵌入
5.2 GPT-4插件
5.2.1 概述
5.2.2 API
5.2.3 插件清单
5.2.4 OpenAPI规范
5.2.5 描述
5.3 小结
5.4 总结
术语表
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