James Phoenix

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 imagenes publicas 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 desafios significativos al intentar obtener resultados fiables y utilizables en sistemas automatizados. Este libro ofrece una guia exhaustiva para adquirir una solida base en IA generativa y aprender a aplicar estos modelos en la practica. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, presentan los principios del prompt engineering, esenciales para trabajar de manera efectiva con IA en entornos de produccion.En este libro descubrira:- Los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos y que mantendran su efectividad en el futuro.- Aplicaciones practicas de la IA generativa en ejemplos del mundo real, utilizando bibliotecas y frameworks como LangChain.- Como evaluar y comparar modelos: analizara y comparara modelos de OpenAI, como GPT-4 y DALL-E 2, con alternativas de codigo abierto, identificando sus fortalezas y debilidades.- Implementacion en diversos ambitos: aprendera como aplicar estos principios en procesamiento del lenguaje natural (PNL), generacion de texto e imagenes, y generacion de codigo.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.

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 imagenes publicas 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 desafios significativos al intentar obtener resultados fiables y utilizables en sistemas automatizados. Este libro ofrece una guia exhaustiva para adquirir una solida base en IA generativa y aprender a aplicar estos modelos en la practica. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, presentan los principios del prompt engineering, esenciales para trabajar de manera efectiva con IA en entornos de produccion. En este libro descubrira: - Los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos y que mantendran su efectividad en el futuro. - Aplicaciones practicas de la IA generativa en ejemplos del mundo real, utilizando bibliotecas y frameworks como LangChain. - Como evaluar y comparar modelos: analizara y comparara modelos de OpenAI, como GPT-4 y DALL-E 2, con alternativas de codigo abierto, identificando sus fortalezas y debilidades. - Implementacion en diversos ambitos: aprendera como aplicar estos principios en procesamiento del lenguaje natural (PNL), generacion de texto e imagenes, y generacion de codigo. 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.