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CHATGPT漫谈 版权信息
- ISBN：9787302652649
- 条形码：9787302652649 ; 978-7-302-65264-9
- 装帧：精装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
CHATGPT漫谈 本书特色
u 深度理论探讨与实际应用并重：本书不仅深入探讨了构建和训练ChatGPT模型的核心技术，还充分展示了ChatGPT在实际应用中的潜力。
u 全面而深入的探索：本书全面介绍了ChatGPT的运行机制、关键算法、实际应用以及未来发展趋势，为读者提供了一个全面深入的视角，帮助读者深刻理解ChatGPT及其背后的技术原理和应用潜力。
u 面向不同层次的读者：无论是零基础的AI初学者，还是从事自然语言处理研究的科研人员，以及在文本工作领域的专业人士，本书都为他们提供了深度的理论洞见和实践参考。
CHATGPT漫谈 内容简介
本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术，以及ChatGPT在各种实际 应用中的作用。全书精心划分为三部分，其中第1章为第1部分，第2章为第2部分，第3 章和第4章为第3部分。首先，详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式，同时也 揭示了在人工智能生成内容（AIGC）领域下，图像处理和自然语言处理技术的历史发 展趋势；接下来，对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析，包括大规模模型结 构、上下文学习、强化学习、涌现机制等，引导读者深刻理解ChatGPT的本质和相应算 法原理；*后，从应用角度出发，展示了ChatGPT在推动生产力变革方面的潜力，全面 解析了ChatGPT在科研、教育、出版、医疗等行业的影响和未来前景。阅读本书后，读 者可以获得对AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。 本书旨在服务不同层次的读者。对于初学者，它可作为一部理解深度学习技术的入 门教材；对于从事自然语言处理研究、应用实践的科研人员和工程技术人员，它提供了 深度的理论洞见和实践参考；对于那些在文本工作领域从业的人士，本书同样有着重要 的参考价值。
CHATGPT漫谈 目录
第1章人工智能生成内容简史 001
1.1 人工智能技术历史 002
1.2 深度学习技术 004
1.2.1 监督学习 005
1.2.2 无监督学习 012
1.2.3 强化学习 017
1.3 计算机视觉 026
1.3.1 图像分类 026
1.3.2 目标检测 036
1.3.3 图像生成 042
1.4 人工智能与自然语言处理 049
1.4.1 文本分类 050
1.4.2 机器翻译 058
1.4.3 对话聊天和文本生成 063
本章小结 068
第2章
ChatGPT 069
2.1 ChatGPT发展历程 070
2.2 大规模语言模型 073
2.2.1 概述 073
2.2.2 Transformer的网络架构 076
2.2.3 从概率模型到上下文学习 081
01
02
2.2.4 BERT模型 089 2.2.5 GPT模型 097 2.3 以Prompt为基础的指令微调 106 2.3.1 完形填空 107 2.3.2 前缀 111 2.3.3 自动 119 2.4 人在环路的强化学习训练 123 2.4.1 概述 124 2.4.2 人在环路强化学习 126 2.5 大语言模型的涌现机制 132 本章小结 136 第3章 ChatGPT应用与探索 137 3.1 ChatGPT带来的技术浪潮 138 3.2 ChatGPT使用技巧 142 3.2.1 Prompt魔法 143 3.2.2 插件和应用 158 3.3 ChatGPT决定行业竞争力 169 3.3.1 IT行业 170 3.3.2 金融行业 181 3.3.3 法律行业 188 3.3.4 教育行业 198 3.3.5 传媒行业 204 03
3.3.6 医疗保健行业 216 3.3.7 其他案例 221 3.4 ChatGPT的局限 227 3.4.1 ChatGPT能否取代搜索引擎 227 3.4.2 ChatGPT生成能力的局限 229 本章小结 239 第4章 从人工智能到通用人工智能 240 4.1 近在咫尺的辅助式人工智能 241 4.1.1 当下的“通用”人工智能 241 4.1.2 人工智能面临的挑战 244 4.1.3 通用人工智能的曙光 247 4.2 笼罩在ChatGPT上的阴云 249 4.2.1 ChatGPT的内容属于谁？ 249 4.2.2 ChatGPT有创造性思维吗？ 252 本章小结 254
2.2.4 BERT模型 089 2.2.5 GPT模型 097 2.3 以Prompt为基础的指令微调 106 2.3.1 完形填空 107 2.3.2 前缀 111 2.3.3 自动 119 2.4 人在环路的强化学习训练 123 2.4.1 概述 124 2.4.2 人在环路强化学习 126 2.5 大语言模型的涌现机制 132 本章小结 136 第3章 ChatGPT应用与探索 137 3.1 ChatGPT带来的技术浪潮 138 3.2 ChatGPT使用技巧 142 3.2.1 Prompt魔法 143 3.2.2 插件和应用 158 3.3 ChatGPT决定行业竞争力 169 3.3.1 IT行业 170 3.3.2 金融行业 181 3.3.3 法律行业 188 3.3.4 教育行业 198 3.3.5 传媒行业 204 03
3.3.6 医疗保健行业 216 3.3.7 其他案例 221 3.4 ChatGPT的局限 227 3.4.1 ChatGPT能否取代搜索引擎 227 3.4.2 ChatGPT生成能力的局限 229 本章小结 239 第4章 从人工智能到通用人工智能 240 4.1 近在咫尺的辅助式人工智能 241 4.1.1 当下的“通用”人工智能 241 4.1.2 人工智能面临的挑战 244 4.1.3 通用人工智能的曙光 247 4.2 笼罩在ChatGPT上的阴云 249 4.2.1 ChatGPT的内容属于谁？ 249 4.2.2 ChatGPT有创造性思维吗？ 252 本章小结 254
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