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Applied Generative AI for Beginners

Practical Knowledge on Diffusion Models, ChatGPT, and Other LLMs

  • 2023
  • Buch
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Über dieses Buch

Dieses Buch bietet einen tiefen Einblick in die Welt der generativen KI und deckt alles von den Grundlagen neuronaler Netzwerke bis hin zu den Feinheiten großer Sprachmodelle wie ChatGPT und Google Bard ab. Es dient als zentrale Ressource für alle, die daran interessiert sind, diese transformative Technologie zu verstehen und anzuwenden, und richtet sich insbesondere an diejenigen, die gerade erst mit generativer KI begonnen haben. Angewandte generative KI für Anfänger ist um detaillierte Kapitel strukturiert, die Sie vom Grundlagenwissen bis zur praktischen Umsetzung führen. Es beginnt mit einer Einführung in die generative KI und ihre aktuelle Landschaft, gefolgt von einer Untersuchung, wie die Evolution neuronaler Netzwerke zur Entwicklung großer Sprachmodelle führte. Das Buch vertieft sich dann in spezifische Architekturen wie ChatGPT und Google Bard und bietet praktische Vorführungen für die Implementierung mit Tools wie Sklearn. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die strategischen Aspekte der Implementierung generativer KI in einem Unternehmensumfeld, wobei die Autoren wichtige Themen wie LLMOps, die Auswahl von Technologiestapeln und das Lernen im Kontext behandeln. Der zweite Teil des Buches untersucht generative KI für Bilder und bietet branchenspezifische Anwendungsfälle, wodurch es zu einem umfassenden Leitfaden für praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen wird. Egal, ob Sie ein Datenwissenschaftler sind, der fortschrittliche Modelle umsetzen möchte, ein Unternehmensführer, der KI für das Unternehmenswachstum nutzen möchte, oder ein Wissenschaftler, der an bahnbrechenden Fortschritten interessiert ist: Dieses Buch bietet einen prägnanten, aber gründlichen Leitfaden zur Beherrschung generativer KI, in dem theoretisches Wissen mit praktischen Erkenntnissen in Einklang gebracht wird. What You Will Learn Gewinnen Sie ein solides Verständnis der generativen KI, angefangen bei den Grundlagen neuronaler Netzwerke bis hin zu komplexen Architekturen wie ChatGPT und Google BardImplementieren großer Sprachmodelle mithilfe von Sklearn, komplett mit Codebeispielen und Best Practices für Anwendungen in der realen Welt. Erfahren Sie, wie LLMs in Unternehmen integriert werden können, einschließlich Aspekten wie LLMOps und Technologie-Stack-SelektionVerstehen Sie, wie generative KI branchenübergreifend angewandt werden kann, von Gesundheitswesen und Marketing bis hin zur rechtlichen Einhaltung durch detaillierte Anwendungsfälle und umsetzbare Erkenntnisse Wer dieses Buch für Datenwissenschaftler, KI-Praktiker, Forscher und Softwareingenieure ist, die an generativer KI und LLMs interessiert sind.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Chapter 1. Introduction to Generative AI
Abstract
Have you ever imagined that simply by picturing something and typing, an image or video could be generated? How fascinating is that? This concept, once relegated to the realm of science fiction, has become a tangible reality in our modern world. The idea that our thoughts and words can be transformed into visual content is not only captivating but a testament to human innovation and creativity.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 2. Evolution of Neural Networks to Large Language Models
Abstract
Over the past few decades, language models have undergone significant advancements. Initially, basic language models were employed for tasks such as speech recognition, machine translation, and information retrieval. These early models were constructed using statistical methods, like n-gram and hidden Markov models. Despite their utility, these models had limitations in terms of accuracy and scalability.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 3. LLMs and Transformers
Abstract
In this chapter, we embark on an enlightening journey into the world of LLMs and the intricacies of the Transformer architecture, unraveling the mysteries behind their extraordinary capabilities. These pioneering advancements have not only propelled the field of NLP to new heights but have also revolutionized how machines perceive, comprehend, and generate language.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 4. The ChatGPT Architecture: An In-Depth Exploration of OpenAI’s Conversational Language Model
Abstract
In recent years, significant advancements in natural language processing (NLP) have paved the way for more interactive and humanlike conversational agents. Among these groundbreaking developments is ChatGPT, an advanced language model created by OpenAI. ChatGPT is based on the GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture and is designed to engage in dynamic and contextually relevant conversations with users.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 5. Google Bard and Beyond
Abstract
Google Bard represents a significant advancement in the field of large language models (LLMs). Created by Google AI, this chatbot is the result of training on an extensive corpus of text and code. Its capabilities encompass text generation, language translation, creative content composition, and responsive question answering in an informative way.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 6. Implement LLMs Using Sklearn
Abstract
Scikit-LLM represents a groundbreaking advancement in the realm of text analysis. This innovative tool seamlessly merges the capabilities of robust language models like ChatGPT with the versatile functionality of scikit-learn. The result is an unparalleled toolkit that empowers users to delve into textual data as never before.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 7. LLMs for Enterprise and LLMOps
Abstract
In this chapter, we are presenting a reference framework for the emerging app stack of large language models (LLMs). The framework illustrates the prevalent systems, tools, and design approaches that have been observed in practice among AI startups and enterprises. It's important to note that this stack is in its nascent stages and is likely to undergo significant transformations with the progression of underlying technology. Nevertheless, our intention is for this resource to provide valuable guidance to developers who are presently engaged with LLMs.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 8. Diffusion Model and Generative AI for Images
Abstract
The two prominent generative models, namely, generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), have gained substantial recognition. We will see a brief explanation of both in this chapter followed by a detailed diffusion model. GANs have exhibited versatility across various applications, yet their training complexity and limited output diversity, caused by challenges like mode collapse and gradient vanishing, have been evident. On the other hand, VAEs, while having a strong theoretical foundation, encounter difficulties in devising effective loss functions, resulting in suboptimal outputs.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Chapter 9. ChatGPT Use Cases
Abstract
In the era of GenAI, ChatGPT stands as a remarkable and versatile tool with myriad applications across diverse domains. From transforming the landscape of business and customer service to revolutionizing content creation, marketing strategies, and language and communication tasks, ChatGPT's capabilities transcend traditional boundaries. It plays a pivotal role in software development, healthcare, market research, creative writing, education, legal compliance, HR functions, and data analysis, demonstrating its immense potential in shaping the way we approach complex challenges and decision-making across various sectors. This exploration delves into the multifaceted use cases of ChatGPT across different domains, shedding light on its remarkable adaptability and impact.
Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, Dilip Gudivada
Backmatter
Titel
Applied Generative AI for Beginners
Verfasst von
Akshay Kulkarni
Adarsha Shivananda
Anoosh Kulkarni
Dilip Gudivada
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Apress
Electronic ISBN
978-1-4842-9994-4
Print ISBN
978-1-4842-9993-7
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9994-4

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