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Python 開発者のための OpenAI GPT

このリポジトリには、Python 開発者向けの OpenAI GPT で使用されるコードとその他のリソースが含まれています。

について

このガイドから得られる知識は、現在の GPT モデル ファミリ (GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 など) に適用でき、GPT-5 が登場する場合には、おそらく GPT-5 にも関連するでしょう。解放されました。

OpenAI は、AI にアクセスするための API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) を提供します。 API の目標は、すべてのバージョンに対応するユニバーサル インターフェイスを作成することで基礎となるモデルを抽象化し、ユーザーがバージョンに関係なく GPT を使用できるようにすることです。

このガイドは、この API を介してプロジェクトで GPT-3.5 および GPT-4 を利用する方法に関する包括的なステップバイステップのチュートリアルを提供することを目的としています。また、Whisper や Text-to-Speech などの他のモデルもカバーしています。

チャットボット、AI アシスタント、または AI で生成されたデータを利用する Web アプリケーションを開発している場合、このガイドは目的の達成に役立ちます。

Python プログラミング言語の基本を理解しており、Pandas Dataframes や一部の NLP メソッドの使用など、いくつかの追加テクニックを学ぶ意欲がある場合は、OpenAI ツールを使用してインテリジェント システムの構築を開始するために必要なツールをすべて所有していることになります。

このガイドで紹介されている概念、手法、チュートリアルを理解して実装するために、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、または AI の専門家である必要はありませんので、ご安心ください。提供される説明は単純で理解しやすく、簡単な Python コード、例、実践的な演習が特徴です。

このガイドは実践的な実践学習に重点を置き、読者が現実世界のアプリケーションを構築できるように設計されています。例中心であり、読者が概念を理解し、それを現実のシナリオに適用して現実世界の問題を解決できるように、多数の実践的な例が提供されています。

学習の終わりまでに、次のようなアプリケーションを開発できるようになります。

• 細かく調整されたドメイン固有のチャットボット。
• 記憶とコンテキストを備えたインテリジェントな会話システム。
• RAG およびその他の技術を使用したセマンティックな最新の検索エンジン。
• あなたの好みに基づいたインテリジェントなコーヒー推奨システム。
• Linux コマンドを支援するチャットボット アシスタント
• きめ細かく調整されたニュースカテゴリ予測システム。
• 人間のような会話をシミュレートしたり、問題を解決したりする AI 間の自律ディスカッション システム
• メンタルヘルスに関する会話の大規模なデータセットでトレーニングされた AI ベースのメンタルヘルス コーチ
• などなど！

このガイドを読み、例に従うことで、次のことができるようになります。

• 利用可能なさまざまなモデルと、それぞれをいつどのように使用するかを理解します。
• 質問への回答、コンテンツの作成、その他のクリエイティブな用途など、さまざまな目的で人間のようなテキストを生成します。
• GPT モデルの創造性を制御し、高品質のテキストを生成するためのベスト プラクティスを採用します。
• テキストを変換および編集して、翻訳、書式設定、その他の便利なタスクを実行します。
• max_tokens、温度、top_p、n、stream、logprobs、stop、presence_penalty、frequency_penalty、best_of などのさまざまなパラメーターとオプションを使用して、GPT モデルのパフォーマンスを最適化します。
• API を使用する際の語幹、見出し語化を行い、コストを削減します。
• コンテキスト スタッフィング、チェイニングを理解し、プロンプト エンジニアリングを実践します。
• メモリとコンテキストを備えたチャットボットを実装します。
• 予測アルゴリズムとゼロショット手法を作成し、その精度を評価します。
• 数回の学習を理解し、実践し、改善します。
• 微調整について理解し、その機能を活用して独自の微調整モデルを作成します。
• 微調整のベスト プラクティスを理解して使用する
• GPT を使用したトレーニングと分類手法を練習します。
• 埋め込みと、Tesla や Notion などの企業がそれをどのように使用しているかを理解します。
• セマンティック検索、RAG、その他の高度なツールと概念を理解して実装します。
• Vector Database (例: Weaviate) をインテリジェント システムと統合します。-