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Prompt engineering para inteligencia artificial generativa
Por James Phoenix y Mike Taylor
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Sinopsis
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.
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Ficha Técnica
Editorial: Marcombo
ISBN: 9788426739902
Idioma: Castellano
Número de páginas: 412
Fecha de lanzamiento: 01/01/2025
Año de edición: 2025
Colección:
O'reilly
O'reilly
Especificaciones del producto
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