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OpenAI GPT für Python-Entwickler

Dieses Repository enthält den Code und andere Ressourcen, die in OpenAI GPT für Python-Entwickler verwendet werden.

Um

Das Wissen, das Sie in diesem Leitfaden erwerben, gilt für die aktuellen GPT-Modellfamilien (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 usw.) und wird wahrscheinlich auch für GPT-5 relevant sein, falls dies jemals der Fall sein sollte freigegeben.

OpenAI stellt APIs (Application Programming Interfaces) für den Zugriff auf ihre KI bereit. Das Ziel einer API besteht darin, die zugrunde liegenden Modelle zu abstrahieren, indem eine universelle Schnittstelle für alle Versionen erstellt wird, die es Benutzern ermöglicht, GPT unabhängig von seiner Version zu verwenden.

Dieser Leitfaden soll eine umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von GPT-3.5 und GPT-4 in Ihren Projekten über diese API bieten. Es deckt auch andere Modelle wie Whisper und Text-to-Speech ab.

Wenn Sie einen Chatbot, einen KI-Assistenten oder eine Webanwendung entwickeln, die KI-generierte Daten nutzt, hilft Ihnen dieser Leitfaden beim Erreichen Ihrer Ziele.

Wenn Sie über grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache Python verfügen und bereit sind, einige zusätzliche Techniken zu erlernen, wie z. B. die Verwendung von Pandas Dataframes und einigen NLP-Methoden, verfügen Sie über alle notwendigen Werkzeuge, um mit OpenAI-Tools intelligente Systeme zu erstellen.

Seien Sie versichert, Sie müssen kein Datenwissenschaftler, Ingenieur für maschinelles Lernen oder KI-Experte sein, um die in diesem Leitfaden vorgestellten Konzepte, Techniken und Tutorials zu verstehen und umzusetzen. Die bereitgestellten Erklärungen sind unkompliziert und leicht verständlich und enthalten einfachen Python-Code, Beispiele und praktische Übungen.

Dieser Leitfaden legt den Schwerpunkt auf praktisches, praktisches Lernen und soll den Lesern beim Erstellen realer Anwendungen helfen. Es basiert auf Beispielen und bietet zahlreiche praktische Beispiele, die den Lesern helfen, die Konzepte zu verstehen und sie auf reale Szenarien anzuwenden, um reale Probleme zu lösen.

Am Ende Ihrer Lernreise werden Sie Anwendungen entwickelt haben wie:

• Fein abgestimmte, domänenspezifische Chatbots.
• Ein intelligentes Konversationssystem mit Gedächtnis und Kontext.
• Eine semantische moderne Suchmaschine, die RAG und andere Techniken verwendet.
• Ein intelligentes Kaffeeempfehlungssystem basierend auf Ihrem Geschmack.
• Ein Chatbot-Assistent zur Unterstützung bei Linux-Befehlen
• Ein fein abgestimmtes System zur Vorhersage von Nachrichtenkategorien.
• Ein autonomes KI-zu-KI-Diskussionssystem, um menschenähnliche Gespräche zu simulieren oder Probleme zu lösen
• Ein KI-basierter Coach für psychische Gesundheit, der anhand eines großen Datensatzes von Gesprächen über psychische Gesundheit trainiert wurde
• und mehr!

Wenn Sie diesen Leitfaden lesen und die Beispiele befolgen, können Sie:

• Machen Sie sich mit den verschiedenen verfügbaren Modellen vertraut und erfahren Sie, wie und wann jedes einzelne zu verwenden ist.
• Generieren Sie menschenähnlichen Text für verschiedene Zwecke, z. B. zur Beantwortung von Fragen, zum Erstellen von Inhalten und für andere kreative Zwecke.
• Steuern Sie die Kreativität von GPT-Modellen und übernehmen Sie die Best Practices, um qualitativ hochwertigen Text zu generieren.
• Transformieren und bearbeiten Sie den Text, um Übersetzungen, Formatierungen und andere nützliche Aufgaben auszuführen.
• Optimieren Sie die Leistung von GPT-Modellen mithilfe verschiedener Parameter und Optionen wie max_tokens, Temperatur, top_p, n, Stream, Logprobs, Stop, Presence_Penalty, Frequency_Penalty, Best_of und andere.
• Stammen, lemmatisieren und reduzieren Sie Ihre Kosten bei der Nutzung der API.
• Verstehen Sie Context Stuffing und Chaining und üben Sie Prompt Engineering.
• Implementieren Sie einen Chatbot mit Gedächtnis und Kontext.
• Erstellen Sie Vorhersagealgorithmen und Zero-Shot-Techniken und bewerten Sie deren Genauigkeit.
• Verstehen, üben und verbessern Sie das Wenig-Schuss-Lernen.
• Verstehen Sie die Feinabstimmung und nutzen Sie deren Leistungsfähigkeit, um Ihre eigenen fein abgestimmten Modelle zu erstellen.
• Best Practices für die Feinabstimmung verstehen und anwenden
• Üben Sie Trainings- und Klassifizierungstechniken mit GPT.
• Verstehen Sie die Einbettung und wie Unternehmen wie Tesla und Notion sie nutzen.
• Semantische Suche, RAG und andere fortschrittliche Tools und Konzepte verstehen und implementieren.
• Integrieren Sie eine Vector-Datenbank (z. B. Weaviate) in Ihre intelligenten Systeme.-