一本書讀懂ChatGPT

定　價：￥89.00

作　者：	魏進鋒等
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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當(dāng)當(dāng)網(wǎng) (￥89.00)

ISBN：	9787121453526	出版時間：	2023-05-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書以通俗易懂的語言對ChatGPT進行全面講解。本書分為10章。第1章對ChatGPT及ChatGPT的創(chuàng)造者OpenAI進行初步講解。第2章講解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在實際應(yīng)用場景中解決問題。第3章講解如何用Prompt（提示語）讓ChatGPT輸出更有價值的內(nèi)容，并講解設(shè)計Prompt的原則，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章講解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解決方案。第5章講解傳統(tǒng)智能對話機器人的原理和實現(xiàn)架構(gòu)，涉及知識問答機器人、任務(wù)型對話機器人、閑聊機器人和商業(yè)智能對話機器人，并分析了ChatGPT與其的區(qū)別。第6章講解人工智能基礎(chǔ)知識，涉及人工智能發(fā)展簡史、三個主流學(xué)派研究思路的區(qū)別，以及從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程。第7章講解構(gòu)建ChatGPT的基礎(chǔ)模型Transformer是如何從RNN、LSTM、注意力機制、自注意力機制一路發(fā)展而來的。第8章講解ChatGPT是如何從GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5發(fā)展而來，并進一步演化為GPT-4的，它跟BERT的關(guān)系和區(qū)別是什么；還講解了自然語言處理范式是怎樣從有監(jiān)督訓(xùn)練到先預(yù)訓(xùn)練后精調(diào)再到只預(yù)訓(xùn)練不精調(diào)轉(zhuǎn)變的，并探討了OpenAI成功的秘訣。第9章講解以ChatGPT為代表的大模型出現(xiàn)的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象并對其原理進行探討，包括對涌現(xiàn)現(xiàn)象、思維鏈現(xiàn)象、上下文學(xué)習(xí)能力、指令理解、模型記憶原理、錯誤修正等的討論。第10章討論ChatGPT對人工智能行業(yè)、人工智能從業(yè)者及社會的影響，以及人工智能后續(xù)的發(fā)展方向；還討論了如何構(gòu)建商業(yè)模式、競爭格局將怎樣改變，以及如何在人工智能快速發(fā)展的時代保持自己的競爭力。本書面向?qū)θ斯ぶ悄芗癈hatGPT感興趣的讀者，特別是想要全面了解ChatGPT的讀者。無論是從應(yīng)用角度還是從技術(shù)原理角度，讀者都能從本書中獲益。

作者簡介

　　魏進鋒人工智能算法專家，擁有10年以上人工智能算法工作經(jīng)驗，主要研究領(lǐng)域為自然語言處理、智能對話機器人、深度學(xué)習(xí)、大模型等。曾就職于阿里巴巴達摩院智能對話算法組、小米人工智能實驗室智能客服算法部門、IBM中國研發(fā)中心等，積累了豐富的人工智能理論研究經(jīng)驗和算法落地經(jīng)驗，對人工智能如何賦能產(chǎn)業(yè)及產(chǎn)生商業(yè)價值有獨到的見解和實踐經(jīng)驗。儲兵兵曾擔(dān)任小米人工智能實驗室智能客服算法負責(zé)人、聯(lián)通在線信息科技有限公司算法總監(jiān)，擁有10年自然語言處理經(jīng)驗，目前主要致力于研究AIGC與多模態(tài)算法。曾多次創(chuàng)業(yè)。聶文峰長期從事自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的研發(fā)工作，先后在百度、京東等一線互聯(lián)網(wǎng)公司負責(zé)新聞及電商推薦系統(tǒng)相關(guān)的工作。

圖書目錄

第1章人工智能的巔峰之作
1.1 華麗出場
1.2 全民“調(diào)戲”
1.3 神兵利器
1.4 危中有機
1.5 OpenAI簡介
第2章全能的ChatGPT
2.1 ChatGPT的使用方式
2.2 ChatGPT能做什么
2.3 ChatGPT的具體應(yīng)用案例
2.4 同一問題，不同的答案
第3章真的存在咒語（Prompt）嗎
3.1 什么是Prompt
3.2 Prompt的使用方式
3.2.1 一步一步地推理（Let’s think step by step）
3.2.2 適當(dāng)?shù)赝黄品谰€
3.2.3 中英文效果有差異
3.2.4 個性化打造自己的ChatGPT
3.2.5 用工具提升效率
3.3 如何設(shè)計Prompt
3.4 有哪些好用的現(xiàn)成的Prompt
第4章 ChatGPT也不是萬能的
4.1 ChatGPT的能力缺陷
4.2 ChatGPT能力缺陷的具體體現(xiàn)
4.2.1 數(shù)據(jù)偏差和誤導(dǎo)性
4.2.2 意識或情感缺失
4.2.3 邏輯和推理能力限制
4.2.4 垂直細分短板
4.2.5 時效性不足
4.3 如何幫助ChatGPT補足短板
4.4 ChatGPT的固執(zhí)己見
第5章不一樣的智能對話機器人
5.1 世界上第一個智能對話機器人
5.2 圖靈測試
5.3 傳統(tǒng)智能對話機器人
5.3.1 知識問答機器人
5.3.2 任務(wù)型對話機器人
5.3.3 閑聊機器人
5.3.4 商業(yè)智能對話機器人
5.4 傳統(tǒng)智能對話機器人的特點
5.5 ChatGPT有啥不一樣
第6章史前時代——人工智能基礎(chǔ)知識
6.1 人工智能簡介
6.1.1 發(fā)展簡史
6.1.2 人工智能的不同學(xué)派
6.2 機器學(xué)習(xí)
6.3 深度學(xué)習(xí)
6.4 五花八門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第7章一切過往，皆為序章——ChatGPT的基石
7.1 自然語言處理
7.2 RNN
7.2.1 一對多
7.2.2 多對一
7.2.3 多對多
7.3 LSTM
7.4 注意力機制
7.5 自注意力機制
7.6 Transformer
7.6.1 編碼器部分
7.6.2 位置信息編碼
7.6.3 解碼器部分
7.6.4 Transformer的工作流程
第8章 ChatGPT的狂飆之路
8.1 大模型時代的開啟
8.2 GPT——出師不利的主角
8.3 BERT
8.4 GPT-2——執(zhí)著的單向模型
8.5 GPT-3——真正的巨無霸
8.6 CodeX——GPT-3會寫代碼啦
8.7 ChatGPT——劃時代的產(chǎn)品
8.8 GPT-4
8.9 OpenAI成功的秘訣
第9章 ChatGPT神奇的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象——通往未來之路
9.1 什么是涌現(xiàn)
9.2 思維鏈
9.2.1 現(xiàn)象展示
9.2.2 深度討論
9.3 上下文學(xué)習(xí)能力
9.3.1 現(xiàn)象展示
9.3.2 原理及討論
9.4 指令理解
9.5 記憶大師
9.6 承認錯誤
9.7 總結(jié)
第10章未來已來
10.1 ChatGPT對人工智能行業(yè)的沖擊
10.2 ChatGPT對人工智能從業(yè)者的考驗
10.3 ChatGPT對社會的影響
10.3.1 作為信息獲取工具
10.3.2 作為內(nèi)容生成工具
10.3.3 作為交互工具
10.3.4 作為工作輔助工具
10.3.5 作為個人輔助工具
10.4 ChatGPT需要解決哪些問題
10.5 未來已來，與君共勉