CHAPTER 1 GPT 모델과 챗GPT
_1.1 LLM 소개
__1.1.1 언어 모델과 자연어 처리의 기초 탐구
__1.1.2 트랜스포머 아키텍처와 LLM에서의 역할
__1.1.3 GPT 모델의 토큰화 및 예측 단계
__1.1.4 LLM과 비전 인식의 통합
_1.2 GPT-1부터 GPT-4o까지
__1.2.1 GPT-1
__1.2.2 GPT-2
__1.2.3 GPT-3
__1.2.4 GPT-3에서 인스트럭트GPT로
__1.2.5 GPT-3.5, 챗GPT, 코덱스
__1.2.6 GPT-4
__1.2.7 AI의 진화와 멀티모달리티
_1.3 LLM의 비즈니스 활용 사례
__1.3.1 비 마이 아이즈
__1.3.2 모건 스탠리
__1.3.3 칸 아카데미
__1.3.4 듀오링고
__1.3.5 야블
__1.3.6 웨이마크
__1.3.7 인월드 AI
_1.4 AI 할루시네이션
_1.5 GPT 모델 최적화
_1.6 정리
CHAPTER 2 오픈AI API
_2.1 필수 개념
_2.2 오픈AI API 가용 모델
__2.2.1 GPT 베이스 모델
__2.2.2 인스트럭트GPT(레거시
__2.2.3 GPT-3.5
__2.2.4 GPT-4
_2.3 오픈AI 플레이그라운드로 GPT 모델 사용하기
_2.4 오픈AI 파이썬 라이브러리
__2.4.1 API 키 발급
__2.4.2 API 호출
_2.5 채팅 완성 모델
__2.5.1 채팅 완성 엔드포인트의 입력 옵션
__2.5.2 temperature와 top_p
__2.5.3 채팅 완성 엔드포인트의 출력 형식
__2.5.4 비전
__2.5.5 JSON 출력
_2.6 텍스트 완성 모델
__2.6.1 텍스트 완성 엔드포인트를 위한 입력 옵션
__2.6.2 텍스트 완성 엔드포인트의 출력 결과 형식
_2.7 고려 사항
__2.7.1 사용료와 토큰 한도
__2.7.2 정보 보안
_2.8 기타 오픈AI API 및 기능
__2.8.1 임베딩
__2.8.2 모더
o1부터 RAG, 랭체인, 파인 튜닝 그리고 프롬프트 엔지니어링까지
GPT와 파이썬을 활용한 실전 LLM 앱 개발
챗GPT의 등장 이후로 언어 모델은 놀라운 속도로 진화하고 있습니다. 이 책은 LLM의 흥미로운 역사와 핵심 요소를 짚어보고 간단한 파이썬 코드로 인공지능 앱을 만드는 방법을 소개합니다. 오픈AI API와 각종 라이브러리를 활용해 뉴스 기사 생성, 유튜브 동영상 요약, 질의응답 봇, 음성인식 프로그램 등 흥미로운 프로젝트를 직접 구축합니다. 이 과정에서 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 랭체인, RAG 등 고급 주제를 폭넓게 다룹니다.
완전히 새롭게 구성한 2판에는 더욱 확장된 최신 AI 기술을 폭넓게 다룹니다. AI 개념에 대한 명확하고 자세한 설명과 함께 오픈AI 서비스를 효과적이고 안전하게 통합하는 방법을 친절하게 소개합니다. 이 책은 기본적인 파이썬 지식만 있으면 누구나 쉽게 따라 할 수 있습니다. 명확한 설명, 예제 프로젝트, 단계별 지침을 통해 새로운 앱을 만들어 봅시다.
주요 내용
● GPT와 LLM을 응용하는 개념, 특징, 작동 방식
● 오픈AI의 DALL·E, 위스퍼 등 각종 인공지능 서비스 사용법
● 랭체인, 라마인덱스, RAG, 파인 튜닝 등 LLM 관련 고급 주제
● 오픈AI o1의 성능과 특징
2배로 많아진 분량, 더욱 자세한 설명!
AI 전문 지식이 없어도 쉽게 만드는 LLM 앱 개발 핵심 가이드가 돌아왔다!
이 책은 LLM과 GPT에 관한 핵심 내용을 정리하고, GPT API로 즉시 활용 가능한 인공지능 앱을 만드는 방법을 소개합니다. 간단한 실습과 5가지 실전 프로젝트를 구현하며 인공지능 애플리케이션 개발을 익힐 수 있도록 구성 했습니다. GPT를 이용한 답변 생성, DALL·E를 이용한 이미지 생성, 위스퍼를 사용한 음성인식 등 오픈AI가 지원하는 다양한 AI 서비스를 이용해 내게 필요한 인공지능 앱을 만들어 보세요.
2판은 1판 발매 이후 1년 동안 일어난 변경 사항을 반영하고, 그동
