Prompt engineering para inteligencia artificial generativa : C贸mo elaborar preguntas para obtener respuestas fiables y relevantes con la IA
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Los modelos de lenguaje de gran tama帽o (LLM) y los modelos de difusi贸n, como ChatGPT y DALL-E, representan una revoluci贸n sin precedentes en el 谩mbito de la inteligencia artificial. Entrenados con texto e im谩genes p煤blicas 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 desaf铆os significativos al intentar obtener resultados fiables y utilizables en sistemas automatizados. Este libro ofrece una gu铆a exhaustiva para adquirir una s贸lida base en IA generativa y aprender a aplicar estos modelos en la pr谩ctica. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, presentan los principios del prompt engineering, esenciales para trabajar de manera efectiva con IA en entornos de producci贸n. En este libro descubrir谩: - Los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos y que mantendr谩n su efectividad en el futuro. - Aplicaciones pr谩cticas de la IA generativa en ejemplos del mundo real, utilizando bibliotecas y frameworks como LangChain. - C贸mo evaluar y comparar modelos: analizar谩 y comparar谩 modelos de OpenAI, como GPT-4 y DALL-E 2, con alternativas de c贸digo abierto, identificando sus fortalezas y debilidades. - Implementaci贸n en diversos 谩mbitos: aprender谩 c贸mo aplicar estos principios en procesamiento del lenguaje natural (PNL), generaci贸n de texto e im谩genes, y generaci贸n de c贸digo. 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.
AUTHORS
PUBLISHER
RELEASE DATE
January 30, 2025
ISBN
9788426738837
PAGES
412 p. ; 24,0 x 17,0 cm.
BINDING
Paperback
SERIES
O\'reilly
LANGUAGE
Spanish