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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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.
Prompt engineering para inteligencia artificial generativa es un libro del género INFORMÁTICA del autor PHOENIX, JAMES editado por MARCOMBO en el año 2025.
Prompt engineering para inteligencia artificial generativa tiene un código de ISBN 978-84-267-3883-7 y consta de 412 Páxinas. En este caso se trata de formato papel, pero no disponemos de Prompt engineering para inteligencia artificial generativa en formato ebook.
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