Name: Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs (en Inglés)
Price: 251195.00 COP
Availability: InStock
Author: Mike Taylor
ISBN: 9781098153434

portada Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs (en Inglés)

Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Mike Taylor

James Phoenix

Editorial

O'Reilly Media

Idioma

Inglés

N° páginas

396

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9781098153434

Categorías

Teoría matemática de la computación
Lenguaje natural y traducción automática
Aprendizaje automático («machine learning»)
Redes neuronales y sistemas difusos

Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs (en Inglés)

Mike Taylor (Autor) · James Phoenix (Autor) · O'Reilly Media · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs (en Inglés)"

Large language models (LLMs) and diffusion models such as ChatGPT and Stable Diffusion have unprecedented potential. Because they have been trained on all the public text and images on the internet, they can make useful contributions to a wide variety of tasks. And with the barrier to entry greatly reduced today, practically any developer can harness LLMs and diffusion models to tackle problems previously unsuitable for automation. With this book, you'll gain a solid foundation in generative AI, including how to apply these models in practice. When first integrating LLMs and diffusion models into their workflows, most developers struggle to coax reliable enough results from them to use in automated systems. Authors James Phoenix and Mike Taylor show you how a set of principles called prompt engineering can enable you to work effectively with AI. Learn how to empower AI to work for you. This book explains: The structure of the interaction chain of your program's AI model and the fine-grained steps in between How AI model requests arise from transforming the application problem into a document completion problem in the model training domain The influence of LLM and diffusion model architecture--and how to best interact with it How these principles apply in practice in the domains of natural language processing, text and image generation, and code

Mike Taylor

(Autor)

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Mike Taylor es un autor y divulgador especializado en inteligencia artificial y tecnología aplicada. Es coautor, junto con James Phoenix, del libro Prompt Engineering para Inteligencia Artificial Generativa, una obra que introduce los fundamentos de la ingeniería de prompts para modelos de lenguaje y difusión. Su enfoque combina la claridad pedagógica con una visión práctica, pensada para que profesionales y entusiastas comprendan cómo interactuar eficazmente con los sistemas de IA contemporáneos.

A lo largo de su trayectoria, Taylor ha centrado su trabajo en traducir conceptos complejos de la inteligencia artificial a un lenguaje accesible y funcional. Su contribución se orienta a la formación técnica y al desarrollo de habilidades digitales, impulsando el uso responsable y creativo de la IA generativa. Su obra destaca por su rigor didáctico y su utilidad en un campo en rápida evolución.

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James Phoenix

(Autor)

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James Phoenix es un autor especializado en tecnología e inteligencia artificial que, junto con Mike Taylor, escribió Prompt Engineering para Inteligencia Artificial Generativa. A través de este título aborda los principios del prompting para modelos de lenguaje y difusión, ofreciendo una guía técnica y práctica para desarrolladores interesados en incorporar IA generativa en sus proyectos. Su obra destaca por traducir un tema emergente en un formato accesible al hispanohablante.

En su trayectoria, Phoenix ha incursionado principalmente en la divulgación técnica más que en la literatura tradicional. El libro citado ejemplifica su enfoque en aplicaciones reales de IA, más que en narrativa o ficción. Aunque no consta un premio literario relevante a su nombre, su contribución radica en acercar un conocimiento técnico complejo a un público profesionista, trabajando así en un puente entre la academia, la industria y la formación.

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