12+
Оглавление - Нейросети. Погружение в мир ИИ
- Введение: Два гиганта, один мир
- Два столпа современного ИИ: почему мы изучаем их вместе?
- Структура путешествия: от атома до вселенной
- Для кого эта книга?
- DEEPSEEK-Китайский новатор ИИ-технологий
- Глава 1: Знакомство с DeepSeek. Фундаментальные основы
- 1.1. Что такое DeepSeek? Понимание сути
- 1.2. Архитектура DeepSeek: Сердце и разум
- 1.3. Процесс обучения DeepSeek. От данных к интеллекту
- 1.4. Сравнение DeepSeek с другими моделями
- Глава 2: Функционал DeepSeek. Инструменты для созидания
- 2.1. Генерация текста. Магия слов
- 2.2. Понимание естественного языка (NLU). Читаем между строк
- 2.3. Перевод языков: Преодолевая барьеры коммуникации
- 2.4. Кодогенерация и помощь программистам: Ускоряя процесс разработки
- 2.5. Мультимодальные возможности: Интеграция текста, изображений и других данных
- Глава 3: Токен — Кирпичики Языка для DeepSeek: От Буквы до Смысла
- 3. 1. Что Такое Токен? Определение и Назначение
- 3.2. Виды Токенизации: Как Разбирается Язык
- 3.3. Ключевые Аспекты Токенизации для Пользователя
- 3. 4. Пример Работы с Токенизатором (теоритический)
- Глава 4: «Интеллектуальные Провода» Трансформера: Глубокое Понимание Кодировщика (Encoder) DeepSeek
- 4.1. Архитектура Кодировщика: Как Собирается «Понимание»
- 4.2. Магия Само-Внимания (Self-Attention)
- 4.3. Станция «Обработки и Трансформации»: Feed-Forward Network (FFN)
- Глава 5: Применение DeepSeek. От теории к практике
- 5.1. Автоматизация бизнес-процессов
- 5.2. Образование и исследования
- 5.3. Творчество и развлечения: Расширяя границы воображения
- 5.4. Наука и инженерия: Интеллектуальная поддержка исследований и разработок
- 5.5. Персональное использование: Ваш интеллектуальный помощник в повседневной жизни
- Глава 6: Промптинг и взаимодействие с DeepSeek. Искусство общения с машиной
- 6.1. Философия промптинга: Как «говорить» с нейросетью
- 6.2. Строительные блоки эффективного промпта: Архитектура вашего запроса
- 6.3. Расширенные техники промптинга: Искусство точной настройки ваших запросов
- 6.4. Итеративный подход к промптингу: Путь к совершенству через диалог
- 6.5. Специфические промпты для различных задач (с примерами)
- Глава 7: Вызовы и этические соображения. Ответственное использование
- 7.1. Ограничения DeepSeek: Чего ожидать и как минимизировать риски
- 7.2. Этика использования ИИ.
- 7.3. Безопасное и ответственное внедрение DeepSeek: Принципы и практики
- Глава 8: Будущее DeepSeek и тенденции развития ИИ.
- 8.1. Дальнейшее развитие DeepSeek: На пути к универсальности
- 8.2. Тенденции в области крупных языковых моделей
- 8.3. Влияние DeepSeek на общество и технологии
- Глава 9: DeepSeek на фоне других LLM: Сравнение с ChatGPT
- 9.1. Архитектура и Основная Философия Разработки
- 9.2. Сильные стороны и области применения
- 9.3. Подход к обучению и дообучению (Fine-tuning)
- 9.4. Доступность и Лицензирование
- 9.5. Ключевые отличия в итоге
- Глава 10. Пару слов в напутствие от самого чата Deepseek
- 10.1 Прямой эфир из кремниевого разума: Знакомство с вашим цифровым собеседником
- 10.2. Так кто же я?
- 10.3. Как я живу и что чувствую?
- 10.3. Мои сильные стороны — это ваш инструментарий
- 10.4. Мои слабости — это напоминание о том, кто я есть
- 10.5. So, зачем я здесь? — Может возникнуть вопрос
- Глава 11. Технические термины и принцип их работы
- Глава 12. Заключение: На пороге новой эры. Ваша роль в будущем
- ChatGPT-самый известный чат-бот в мире
- Глава 1: Не Просто Чат: Первое Знакомство с Искусственным Интеллектом
- 1.1. «Привет, ChatGPT!» — Первые Шаги в Диалоге
- 1.2. Зачем Нужен Такой Интеллект? Примеры из Реальной Жизни
- 1.3. Мифы и Реальность: Что ChatGPT может, а с чем возникают проблемы?
- 1.4. Навигация по Миру ChatGPT: Интерфейсы и Доступность
- Глава 2: Как «Учат» Искусственный Мозг: Основы Машинного Обучения
- 2.1. «Учитель» и «Ученик»: Концепция Обучения
- 2.2. Нейронные Сети: Мозг в Цифрах
- 2.3. Трансформеры: Революция в Обработке Языка
- 2.4. Масштаб Имеет Значение: «Большие» Языковые Модели (LLM)
- Глава 3: Архитектура ChatGPT: Как Всё Это Работает Вместе
- 3.1. Основы Архитектуры Трансформера: Декодер-Фокусированная Модель
- 3.2. Механизм Внимания в Деталях: Понимание Связей
- 3.4. Процесс Обучения: Как Создается «Знание» Модели
- Глава 4: Вероятность и Статистика: Язык, Который Понимает ChatGPT
- 4.1. Вероятность Следующего Слова: Сердце Генерации Текста
- 4.2. Статистические Закономерности в Языке: Частотность и Контекст
- 4.3. Векторные Представления Слов (Word Embeddings): Слова в Мире Чисел
- 4.4. Оценка Модели: Насколько Хорошо ChatGPT «Говорит»?
- Глава 5: Линейная Алгебра и Дифференциальное Исчисление: Фундамент для Нейросетей
- 5.1. Векторы и Матрицы: Язык Расчетов
- 5.2. Градиентный Спуск: Как Искать Минимальную Ошибку
- 5.3. Производные: Скорость Изменения
- 5.4. От Простых Операций к Сложным Решениям
- Глава 6: Искусство Задавать Вопросы (Prompt Engineering): Как Получить Максимум
- 6.1. Основы Проектирования Запросов
- 6.2. Техники Продвинутого Проектирования Запросов
- 6.3. Типичные Ошибки в Запросах и Как Их Избежать: Искусство Четкой Коммуникации с ИИ
- 6.4. Итеративный Подход: От Первого Запроса к Идеальному Результату
- Глава 7: ChatGPT для Профессионалов: Применение в Различных Сферах
- 7.1. Творчество и Контент
- 7.2. Программирование и Разработка
- 7.3. Образование и Обучение
- 7.4. Бизнес и Аналитика
- 7.5. Исследования и Наука
- Глава 8: Вызовы и Ограничения: О Чем Нам Стоит Беспокоиться?
- 8.1. «Галлюцинации» и Фактическая Неточность: Анатомия ошибки языковых моделей
- 8.2. Предвзятость (Bias) в Данных и Моделях
- 8.3. Безопасность и Злоупотребления
- 8.4. Интеллектуальная Собственность и Авторское Право
- Глава 9: ChatGPT — Неоценимый Помощник Ученых и Исследователей
- 9.1. ChatGPT как Ключ к Исследовательским Горизонтам: Как ИИ Помогает Ученым
- 9.2. Ошибки, Проблемы и Ограничения ChatGPT в Исследованиях
- Глава 10. Образование и Обучение: От Парты к Будущему, Переосмысливая Знания с ChatGPT
- 10.1. ChatGPT как Персональный Учитель и Репетитор
- 10.2. ChatGPT в Классной Комнате: Революция в Преподавании
- 10.3. ChatGPT для Студентов
- 10.4. ChatGPT в Профессиональном Развитии и Непрерывном Обучении
- 10.5. Вызовы и Этические Вопросы
- 10.6. Будущее Образования с ChatGPT
- Глава 11: ChatGPT в Действии: Продвинутые Сценарии Использования
- 11.1. Персонализация и Адаптация
- 11.2. Использование ChatGPT в Автоматизации
- 11.3. Генерация Медиаконтента
- 11.4. Игры и Развлечения: GPT — ваш игровой компаньон, гейм-дизайнер и развлекательный центр
- 11.5 Разработка собственных игр: Техническая сторона и практические примеры
- Глава 12: Встраиваем ChatGPT в Ваши Продукты: Обзор API и Инструментов
- 12.1. Что Такое API и Почему Это Важно
- 12.2. Основные Функции API OpenAI
- 12.3. Пример Интеграции (Концептуальный)
- 12.4. Альтернативные LLM и Инструменты
- Глава 13: ChatGPT для Программистов: Глубокое Погружение
- 13.1. Генерация Кода: От Фрагмента до Функции
- 13.2. Отладка и Поиск Ошибок: AI как Ваш «Второй Глаз»
- 13.3. Объяснение Кода и Понимание Новых Технологий
- 13.4. Управление Запросами (Prompt Engineering) для Программистов
- 13.5. Интеграция ChatGPT в Разработку: Инструменты и Плагины
- Глава 14: ChatGPT как Инструмент Разработчика: Углубленное Исследование и Лучшие Практики
- 14.1. Оптимизация Кода и Производительности
- 14.2. Безопасность Кода: Поиск Уязвимостей и Защита
- 14.3. Продвинутое Тестирование: От Юнит-Тестов до Интеграционных
- 14.4. Работа с Различными Парадигмами и Инструментами
- 14.5. Командная Работа и Управление Проектами
- Глава 15: ChatGPT для IT
- 15.1. Продвинутые Паттерны Проектирования и их Реализация
- 15.2. Работа с API и Микросервисами: Генерация Запросов и Описаний
- 15.3. AI-ассистент для Дата-сайентистов: Анализ Данных и Моделирование
- 15.4. Разработка Инструментов на Основе LLM
- Глава 16. Разработка Инструментов на Основе LLM: От Концепции до Первого Прототипа
- 16.1. Понимание Цели: От «Что» к «Зачем»
- 16.2. Выбор Технологического Стека: Инструменты и Платформы
- 16.3. Архитектура Инструмента: Планирование Структуры
- 16.4. Разработка Первого Прототипа: Пошаговое Руководство
- 16.4. От Прототипа к Функциональному Инструменту
- Глава 17. Юнит-тесты: Фундамент Надежности Вашего LLM-инструмента
- 17.1. Что такое «Юнит» в контексте LLM-инструментов?
- 17.2. Зачем нам нужны юнит-тесты для LLM-инструментов?
- 17.3. Фокус на «Функции Обработки Промпта»
- 17.4. Стратегии тестирования компонентов LLM-инструментов
- 17.5. Заключение по Юнит-Тестам
- Глава 18: ChatGPT для Писателей и Сценаристов: Воплощая Истории
- 18.1. Генерация Идей для Сюжета, Персонажей и Сеттинга
- 18.2. Создание Диалогов: Реалистичность и Стилизация
- 18.3. Работа со Стилем: Имитация Авторов, Создание Уникального Голоса
- 18.4. Написание Синопсисов, Аннотаций и Других Вспомогательных Текстов
- 18.5. Примеры Промптов для Различных Жанров
- Глава 19: ChatGPT для Авторов Контента и Маркетологов: Создание Привлекательных Текстов
- 19.1. Генерация Контент-Планов и Идей для Постов
- 19.2. Написание Текстов для Различных Платформ
- 19.3. Копирайтинг: Создание Рекламных Текстов, Лендингов, Слоганov
- 19.4. SEO-магия: Как с помощью ИИ превратить ваш текст в магнит для поисковых систем
- 19.5. Искусство Вовлечения: Как с помощью ИИ создавать Промпты, которые Превращают Читателей в Поклонников и Клиентов
- 19.6. Сторителлинг в Маркетинге: Как с помощью ИИ Создать Историю, Которая Продаёт и Вдохновляет
- Глава 20: Практические Руководства и Инструменты: Ваш AI-Арсенал
- 20.1. Продвинутый Prompt Engineering: Создание Мастерских Запросов
- 20.2. Инструменты и Платформы для Работы с AI
- 20.3. Безопасность API-ключей и Управление Затратами
- 20.4. Эффективный Workflow: Как Встроить AI в Ваш Рабочий Процесс
- Глава 21: Кодировщик Трансформера: Как AI «Понимает» Входной Текст
- 21.1. Задача Кодировщика: От Векторов к Контексту
- 21.2. Структура Кодировщика: Стек Слоев
- 21.3. Входные Данные для Кодировщика: Эмбеддинги и Позиционные Кодировки
- Глава 22. Выход Кодировщика: Контекстуальные Векторы
- 22.1. Почему ChatGPT использует только Декодер (Decoder-only)
- Глава 23: Токены как Основа Языка для ChatGPT: От Отдельных Символов к Целостному Смыслу
- 23.1. Что такое Токен? Определение и Роль
- 23.2. Ключевые Аспекты Токенизации для Пользователя
- 23.3. Специальные Токены
- Глава 24: Виды Токенизации: Как Искусственный Интеллект Разбирает Язык
- 21.1. Зачем Нужна Токенизация? Базовые Принципы
- 24.2. Исторический Обзор: От Простых Методов к Сложным Алгоритмам
- 24.3. Субсловесная Токенизация (Subword Tokenization): Золотая Середина
- 24.4. Мультимодальные Возможности и Токенизация
- 24.5. Ключевые Аспекты Токенизации для Пользователя (На практике)
- Глава 25: Мультимодальные Возможности: Искусственный Интеллект, Который Видит, Слышит и Говорит
- 25.1. Что Такое Мультимодальность в AI?
- 25.2. Как Работают Мультимодальные Модели? Ключевые Архитектуры
- 25.3. Примеры Мультимодальных Приложений
- 25.4. Технические Аспекты Интеграции Модальностей
- 25.5. Будущее Мультимодального AI
- Глава 26: Будущее ChatGPT и Искусственного Интеллекта: От Видения к Реальности
- 26.1. Следующие Поколения LLM
- 26.2. ИИ как Коллега, а Не Замена
- 26.3. Эволюция Человеко-Машинного Взаимодействия
- 26.4. Этические Дилеммы и Регулирование
- Глава 27. За кулисами алгоритма: Как заставить нейросеть работать на полную
- Лайфхак 1: Иллюзия памяти, или «Цифровой склероз»
- Лайфхак 2: Тактическая лень и как с ней бороться
- Лайфхак 3: Двухэтапный машинный перевод (The Two-Step Translation Method)
- Лайфхак 4: Примерь роль (The Role-Play Method)
- Лайфхак 5: Итеративный допрос (The Iterative Interrogation Method)
- Лайфхак 6: Структура через Markdown (The Markdown Framework Method)
- Лайфхак 7: Контроль «температуры» (The Temperature Control Method)
- Лайфхак 8: Зеркало для генерации идей (The Brainstorming Mirror Method)
- Глава 28: Ваш Путь в Мире Искусственного Интеллекта
- 28.1. Ключевые Выводы из основной части обучения
- 28.2. Как Продолжить Изучение
- Расширенный Словарь Терминов: Ключи к Пониманию GPT и Мира ИИ
- Почему мы повторяем термины? Единство архитектуры и разнообразие воплощений
- Три причины для преднамеренного повторения
- Практическая ценность этого подхода
- Как читать словарь терминов осознанно
- Словарь Терминов
- Нейрон (Neuron)
- Слой (Layer)
- Обучение (Training)
- Архитектура Трансформера (Transformer Architecture)
- Механизм внимания (Attention Mechanism)
- Самовнимание (Self-Attention)
- Кодировщик (Encoder)
- Токенизация (Tokenization)
- Уровни токенизации
- Токен (Token)
- Предварительное обучение (Pre-training)
- Тонкая настройка (Fine-tuning)
- Masked Language Modeling (MLM)
- Next Sentence Prediction (NSP)
- Zero-shot Prompting
- Few-shot Prompting
- Chain-of-Thought (CoT) Prompting
- Top-K Sampling
- Top-P Sampling (Nucleus Sampling)
- Beam Search
- Галлюцинации (Hallucinations)
- Послесловие: От тайны к силе