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與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘

包郵 與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘

作者:陳崢
出版社:電子工業出版社出版時間:2023-05-01
開本: 其他 頁數: 260
中 圖 價:¥70.0(7.0折) 定價  ¥100.0 登錄后可看到會員價
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與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘 版權信息

  • ISBN:9787121455865
  • 條形碼:9787121455865 ; 978-7-121-45586-5
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘 本書特色

適讀人群 :人人都能讀懂的AI技術科普書,兼具學術趣味性與技術實用性,相信你必將開啟一段愉快又有收獲的充實旅程。√揭秘本世紀頭等重要的職業技能 √教你構建高質量的提示指令,成為與AI交流的高手,高效工作 √系統講解ChatGPT核心原理 √作者資深:名校教授、自然語言處理專家傾情撰寫 √通俗易懂:人人都能讀懂,兼具趣味性和科學性 √脈絡清晰:聚焦ChatGPT技術科普 & 手把手講解構建高質量提示指令的7大類方法 √系統性強:把復雜深奧的理論講得清晰透徹明白 √實用性強:實例涵蓋翻譯、糾錯與潤色、文學創作、新聞撰寫、信息獲取、決策支持、解題、編程,助你升職加薪 第1部分 基礎知識 第1章~第3章:ChatGPT的基本概念、用法,以及語言模型的原理和發展歷史。提示工程的概念和設計方法。 你將學到: √ChatGPT是什么 √技術人員常說的GPT-1到GPT-4分別指什么 √語言模型是什么 √語言模型的發展歷程 √為什么Transformer是ChatGPT類模型的基礎 √語言模型是如何訓練的 √提示工程是什么 √設計良好提示的7大技巧 第2部分 提示工程 第4章和第5章:如何編寫合理的提示,用ChatGPT解決各種問題并完成各類任務。你將學到: √通過實例,手把手構建提示指令 √利用ChatGPT,化解(翻譯、糾錯、潤色、文學創作、新聞撰寫、摘要撰寫、解題、編程、決策支持、信息獲取)難題 √提示指令進階練習:從新手到專家 √利用ChatGPT,完成復雜任務,如詞法和句法分析、關鍵詞提取、文本分類、情感分析、理解和問答、謠言和不實信息檢測等 第3部分 延伸討論 第6章和第7章:介紹國內部分類似ChatGPT的模型。探討ChatGPT及其他類似語言模型的缺陷與局限。你將學到: √國產“ChatGPT”全知道:MOSS、ChatGLM、文心一言 √幻覺:一柄雙刃劍 √毒性:一個社會問題 √記憶:短期的更困難 √多模態:到底有什么用 本書中講授的工作方法及其技術原理其實不限于ChatGPT,掌握了這些原理您可以舉一反三,遷移應用于類ChatGPT的其他后繼智能系統。

與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘 內容簡介

本書以獨特的角度,深入淺出地介紹了人工智能領域近期新技術——ChatGPT、提示工程及自然語言處理等相關技術。在內容上,本書科普性與專業性并重,既為普通讀者提供基礎知識,又有對專業領域的深入探討。本書通過7章的內容,在全面介紹ChatGPT內部原理的基礎上,重點解析提示指令的構建方法,以及如何針對各類任務構建合適的提示指令,為廣大讀者提供了實戰經驗和指導。適合對ChatGPT充滿好奇心的讀者,可以滿足他們探尋ChatGPT內部原理的需求,還能讓他們了解如何將其運用于實際工作中。對有志成為提示工程師的讀者,本書提供了從新手到專家的成長之路,幫助打開新的職業發展大門。

與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘 目錄

第1部分 基礎知識

1 ChatGPT:開啟人工智能的新時代 2

1.1 ChatGPT是什么 2

1.2 ChatGPT的歷史 4

1.2.1 GPT-1:預訓練加微調 4

1.2.2 GPT-2:更大更強 5

1.2.3 GPT-3:能力涌現 7

1.2.4 ChatGPT:與AI對話 10

1.2.5 GPT-4:多模態 12

1.3 ChatGPT的應用場景 14

1.4 ChatGPT的局限性 17



2 從網頁到API:手把手教你使用ChatGPT 20

2.1 使用官方網站與ChatGPT進行交互 20

2.2 用API的方式訪問ChatGPT 27

2.3 使用ChatGPT的其他方式 30



3 演進之路:從語言模型到提示工程 37

3.1 什么是語言模型 38

3.2 語言模型的發展歷程 40

3.2.1 20世紀50年代之前:雛形初現 40

3.2.2 20世紀的后五十年:由興到衰 41

3.2.3 21世紀:新時代 42

3.3 Transformer模型的結構和原理 47

3.3.1 注意力機制 47

3.3.2 自注意力機制 48

3.3.3 位置信息 49

3.3.4 縮放點乘注意力 49

3.3.5 多頭自注意力 50

3.3.6 多層自注意力 51

3.3.7 交叉注意力 51

3.3.8 完整的Transformer模型 52

3.4 語言模型的訓練 53

3.4.1 自回歸訓練 54

3.4.2 基于人工反饋的強化學習 57

3.5 提示工程 61

3.5.1 提示工程是什么 61

3.5.2 設計良好提示的常見技巧 63

3.5.3 提示工程的重要性 70



第2部分 提示工程

4 人人都能用AI:構建提示指令,化解各類難題 74

4.1 難題已攻克:AI助你跨越語言的障礙 74

4.2 不只是糾錯:AI讓語言表達更精準 80

4.3 文學創作新思路:人機協作讓作品更具靈感 85

4.4 新聞報道加速器:從收集素材到成稿只需幾秒 97

4.5 一問即答:AI讓信息獲取更簡單 103

4.6 專家意見何處尋:AI扮演領域專家角色為你答疑解惑 108

4.7 決策神器:如何讓AI給出明確回答,助你做決定 118

4.8 邏輯驅動的能力提升:數學和編程是一回事兒 122



5 從新手到專家:普通人如何成為提示工程師 131

5.1 詞法和句法分析 132

5.1.1 中文分詞 133

5.1.2 命名實體 135

5.1.3 詞性標注 137

5.1.4 依存句法分析 139

5.1.5 總結 144

5.2 信息抽取 145

5.2.1 關鍵詞提取 145

5.2.2 實體關系抽取 150

5.2.3 結構化事件抽取 153

5.2.4 總結 156

5.3 分類與聚類 157

5.3.1 文本分類 157

5.3.2 情感分析 160

5.3.3 文本聚類 164

5.3.4 總結 172

5.4 理解和問答 172

5.4.1 常識知識問答 172

5.4.2 閱讀理解問答 176

5.4.3 問題理解和意圖識別 181

5.4.4 總結 188

5.5 受控文本生成 189

5.5.1 文本摘要 189

5.5.2 文本復述 194

5.5.3 數據到文本的生成 199

5.5.4 總結 206

5.6 謠言和不實信息檢測 206



第3部分 延伸討論

6 狂歡將至:國產“ChatGPT”接踵而來 216

6.1 元語智能:ChatYuan 216

6.2 復旦大學:MOSS 218

6.3 百度:文心一言 219

6.4 清華大學:ChatGLM 221

6.5 其他 223



7 道阻且長:“ChatGPT”們的缺陷與局限 224

7.1 幻覺:一柄雙刃劍 224

7.2 毒性:一個社會問題 231

7.3 記憶:短期的更困難 231

7.4 多模態:到底有什么用 234

參考文獻 242


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與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘 節選

本書的主旨之一,正是用心聲講述如何把您的愿景和任務更清晰、更有效地交待給助手ChatGPT去辦理,當代的人如何與當代的人工智能更好地溝通合作。 除了具體的技術操作知識,這本書還能啟發您產生思考和遐想:如何擁抱人工智能新時代?如何不被人工智能取代?對于資金和技術研發規模欠缺的中小科技企業和初創企業來說,如何抓住這場機遇?如何利用ChatGPT更高效地助您工作?新形勢下如何創新創業?社會如何在支持人工智能產業創新發展的同時趨利避害?是否可以用人工智能創造出人類認知以外的東西?…… 通過此書,相信您必將開啟一段愉快又有收獲的充實旅程。 欲了解樹葉先俯察森林。 為此,本書的**部分首先從整體上介紹了ChatGPT、機器學習及大模型革新及其背后的自然語言處理知識的原理和演進思路,功夫獨到,言簡意賅,流暢自然,一葉知秋。 第二部分“提示工程”講得很精彩,深得要領,不僅講其道理,更舉其實例,相信您開卷必有益。 “假傳萬卷書,真傳一案例”(數學家林群院士語)。 本書中講授的工作方法及其技術原理其實不限于ChatGPT,掌握了這些原理您可以舉一反三,遷移應用于類ChatGPT的其他后繼智能系統。 授人以魚不如授人以漁,兼具學術趣味性與技術實用性,雅俗共賞,這正是本書獨具匠心的考慮。 外師造化,中得心源。本書既有大局觀視野,又有嚴謹工穩的細節,兼具趣味性和科學性。 看得出來,本書作者在做學問和寫作上秉持寧拙勿巧、寧樸勿華的態度,他的語言質樸通俗,娓娓道來,行云流水。 開卷有益,相信您也會有此共鳴。

與AI對話:CHATGPT提示工程揭秘 作者簡介

陳崢,電子科技大學信息與軟件工程學院副教授、自然語言處理實驗室負責人,中文信息學會自然語言生成與智能寫作專委會委員。在信息抽取、文本摘要、機器翻譯、機器問答、文本寫作、多模態內容生成等領域具有豐富的科研和實踐經驗。于中國科學院成都計算機應用研究所獲得博士學位,先后在田納西大學、亞利桑那州立大學從事訪學研究,發表過20余篇論文,擁有10余項專利,曾主持包括國家自然科學基金在內的多個科研項目。

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