Product info / Cechy produktu
Rodzaj (nośnik) / Item type
|
książka / book
|
Dział / Department
|
Książki i czasopisma / Books and periodicals
|
Autor / Author
|
James Phoenix
,
Mike Taylor
|
Tytuł / Title
|
Skuteczna inżynieria promptów Przyszłościowe rozwiązania dla rzetelnych wyników generatywnej AI
|
Język / Language
|
polski
|
Wydawca / Publisher
|
Helion
|
Rok wydania / Year published
|
2025
|
Tytuł originału / Original title
|
Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs
|
Języki oryginału / Original lanugages
|
angielski
|
|
|
Rodzaj oprawy / Cover type
|
Miękka
|
Wymiary / Size
|
16.5x23.5 cm
|
Liczba stron / Pages
|
376
|
Ciężar / Weight
|
0.5300 kg
|
|
|
ISBN
|
9788328919044 (9788328919044)
|
EAN/UPC
|
9788328919044
|
Stan produktu / Condition
|
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
|
Book in Polish by James Phoenix, Mike Taylor.
Udostępnienie dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model) i modeli dyfuzyjnych, takich jak ChatGPT, Midjourney czy Stable Diffusion, zrewolucjonizowało wiele branż. Dzięki nim możliwa stała się realizacja szerokiego zakresu zadań, nawet tych, które do niedawna wydawały się niemożliwe do automatyzacji. Ponadto próg wejścia w świat AI jest bardzo niski, co sprawia, że niemal każdy może korzystać z modeli AI zgodnie ze swoimi potrzebami.
Absolutnie najlepsza książka na temat inżynierii promptów!
Dan Shipper, współzałożyciel i prezes Every
Z tą książką opanujesz podstawy generatywnej AI i nauczysz się skutecznie stosować jej modele w praktyce. Szczególną uwagę poświęcono integracji modeli językowych i dyfuzyjnych, co często bywa wyzwaniem, zwłaszcza w zakresie stabilności uzyskanych rozwiązań. Autorzy w jasny sposób wyjaśniają, jak za sprawą inżynierii promptów zapewnić niezawodność działania sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych. Co więcej, zaproponowane zasady są skonstruowane tak, aby bez trudu przetrwały próbę czasu i mogły być używane również dla przyszłych modeli!
W książce:
pięć uniwersalnych i perspektywicznych reguł promptowania
korzystanie z generatywnej AI za pomocą bibliotek i frameworków, takich jak LangChain
zalety i wady różnych modeli, w tym autorstwa OpenAI, i ich alternatyw
praktyczne pisanie wysokiej jakości promptów w obszarze generowania tekstu, kodu i obrazów
Jeśli chcesz poprawić wiarygodność swoich systemów AI, musisz mieć tę książkę!
Mayo Oshin, założyciel i prezes Siennai Analytics
Obaj autorzy eksperymentowali z inżynierią promptów od 2020 roku, teraz pracują jako inżynierowie promptów.