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編輯推薦: |
本书作者资深:本书作者有阿里巴巴达摩院、小米人工智能实验室等从业经历,拥有10年以上人工智能算法工作经验,在智能对话机器人领域主导过多个知名项目,并培养了众多年轻从业者。本书版本很新:详尽阐释了ChatGPT是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来,并进一步演化为GPT-4的;还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的。本书理论很新:全面阐述了以ChatGPT为代表的大模型出现的“涌现”现象并对其原理进行探讨,包括对涌现现象、思维链现象、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理、错误修正等的讨论。
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內容簡介: |
本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。本书分为10章。第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenAI进行初步讲解。第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式,以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。第3章讲解如何用Prompt(提示语)让ChatGPT输出更有价值的内容,并讲解设计Prompt的原则,以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章讲解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解决方案。第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构,涉及知识问答机器人、任务型对话机器人、闲聊机器人和商业智能对话机器人,并分析了ChatGPT与其的区别。第6章讲解人工智能基础知识,涉及人工智能发展简史、三个主流学派研究思路的区别,以及从机器学习到深度学习的发展历程。第7章讲解构建ChatGPT的基础模型Transformer是如何从RNN、LSTM、注意力机制、自注意力机制一路发展而来的。第8章讲解ChatGPT是如何从GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5发展而来,并进一步演化为GPT-4的,它跟BERT的关系和区别是什么;还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的,并探讨了OpenAI成功的秘诀。第9章讲解以ChatGPT为代表的大模型出现的“涌现”现象并对其原理进行探讨,包括对涌现现象、思维链现象、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理、错误修正等的讨论。第10章讨论ChatGPT对人工智能行业、人工智能从业者及社会的影响,以及人工智能后续的发展方向;还讨论了如何构建商业模式、竞争格局将怎样改变,以及如何在人工智能快速发展的时代保持自己的竞争力。
本书面向对人工智能及ChatGPT感兴趣的读者,特别是想要全面了解ChatGPT的读者。无论是从应用角度还是从技术原理角度,读者都能从本书中获益。
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關於作者: |
魏进锋
人工智能算法专家,拥有10年以上人工智能算法工作经验,主要研究领域为自然语言处理、智能对话机器人、深度学习、大模型等。曾就职于阿里巴巴达摩院智能对话算法组、小米人工智能实验室智能客服算法部门、IBM中国研发中心等,积累了丰富的人工智能理论研究经验和算法落地经验,对人工智能如何赋能产业及产生商业价值有独到的见解和实践经验。
储兵兵
曾担任小米人工智能实验室智能客服算法负责人、联通在线信息科技有限公司算法总监,拥有10年自然语言处理经验,目前主要致力于研究AIGC与多模态算法。曾多次创业。
聂文峰
长期从事自然语言处理、机器学习、深度学习相关的研发工作,先后在百度、京东等一线互联网公司负责新闻及电商推荐系统相关的工作。
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目錄:
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第1章 人工智能的巅峰之作
1.1 华丽出场
1.2 全民“调戏”
1.3 神兵利器
1.4 危中有机
1.5 OpenAI简介
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的具体应用案例
2.4 同一问题,不同的答案
第3章 真的存在咒语(Prompt)吗
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 适当地突破防线
3.2.3 中英文效果有差异
3.2.4 个性化打造自己的ChatGPT
3.2.5 用工具提升效率
3.3 如何设计Prompt
3.4 有哪些好用的现成的Prompt
第4章 ChatGPT也不是万能的
4.1 ChatGPT的能力缺陷
4.2 ChatGPT能力缺陷的具体体现
4.2.1 数据偏差和误导性
4.2.2 意识或情感缺失
4.2.3 逻辑和推理能力限制
4.2.4 垂直细分短板
4.2.5 时效性不足
4.3 如何帮助ChatGPT补足短板
4.4 ChatGPT的固执己见
第5章 不一样的智能对话机器人
5.1 世界上第一个智能对话机器人
5.2 图灵测试
5.3 传统智能对话机器人
5.3.1 知识问答机器人
5.3.2 任务型对话机器人
5.3.3 闲聊机器人
5.3.4 商业智能对话机器人
5.4 传统智能对话机器人的特点
5.5 ChatGPT有啥不一样
第6章 史前时代——人工智能基础知识
6.1 人工智能简介
6.1.1 发展简史
6.1.2 人工智能的不同学派
6.2 机器学习
6.3 深度学习
6.4 五花八门的神经网络
第7章 一切过往,皆为序章——ChatGPT的基石
7.1 自然语言处理
7.2 RNN
7.2.1 一对多
7.2.2 多对一
7.2.3 多对多
7.3 LSTM
7.4 注意力机制
7.5 自注意力机制
7.6 Transformer
7.6.1 编码器部分
7.6.2 位置信息编码
7.6.3 解码器部分
7.6.4 Transformer的工作流程
第8章 ChatGPT的狂飙之路
8.1 大模型时代的开启
8.2 GPT——出师不利的主角
8.3 BERT
8.4 GPT-2——执着的单向模型
8.5 GPT-3——真正的巨无霸
8.6 CodeX——GPT-3会写代码啦
8.7 ChatGPT——划时代的产品
8.8 GPT-4
8.9 OpenAI成功的秘诀
第9章 ChatGPT神奇的“涌现”现象——通往未来之路
9.1 什么是涌现
9.2 思维链
9.2.1 现象展示
9.2.2 深度讨论
9.3 上下文学习能力
9.3.1 现象展示
9.3.2 原理及讨论
9.4 指令理解
9.5 记忆大师
9.6 承认错误
9.7 总结
第10章 未来已来
10.1 ChatGPT对人工智能行业的冲击
10.2 ChatGPT对人工智能从业者的考验
10.3 ChatGPT对社会的影响
10.3.1 作为信息获取工具
10.3.2 作为内容生成工具
10.3.3 作为交互工具
10.3.4 作为工作辅助工具
10.3.5 作为个人辅助工具
10.4 ChatGPT需要解决哪些问题
10.5 未来已来,与君共勉
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內容試閱:
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ChatGPT,这款由OpenAI在2022年11月推出的智能对话机器人一经推出,便迅速火爆全网,上线两个月,其活跃用户量便已破亿,几个月后依然热度不减。2023年3月,OpenAI又发布了GPT-4来为ChatGPT提供更强大的助力。OpenAI的一系列操作,也给了其他人工智能企业莫大的压力,各大人工智能企业纷纷奋起直追,一场浩大的自然语言大模型“军备竞赛”也在如火如荼地开展着。
现在,关于ChatGPT的资讯铺天盖地,本书会将涉及ChatGPT的知识有机地整合在一起,并用通俗易懂的语言深入浅出地讲解其原理,帮助我们对ChatGPT有完整并且深入的认知,不至于人云亦云。
通过本书,我们可以了解到什么是ChatGPT,它适用于哪些场景,它的原理是什么,为什么这么厉害,以及它的出现是否会对我们的工作和生活产生影响。
本书分为10章。
第1章先让我们对ChatGPT有初步的认知和体验,了解ChatGPT的华丽出场及人们对它的喜爱和“调戏”,以及如何用它帮助我们工作和生活;还介绍了ChatGPT的创造者OpenAI的情况。本章也对其他章节所讲解的内容做了提纲挈领式的简介。
第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式,以及如何用ChatGPT在回答问题、自然语言生成、语言翻译、对话交流、图像识别、数据分析、编写代码等场景中解决实际问题。
第3章讲解如何用Prompt让ChatGPT输出更有价值的内容,并讲解设计Prompt的原则都有哪些,以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。
第4章讲解ChatGPT的能力缺陷,包括数据偏差和误导性、意识或情感缺失、逻辑和推理能力限制、垂直细分短板、时效性不足等,让我们更全面地了解ChatGPT的优缺点。并提出了一些解决方案,让我们知道如何扬长避短地利用ChatGPT提供的服务。
第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构,涉及知识问答机器人、任务型对话机器人、闲聊机器人和商业智能对话机器人,分析了ChatGPT和传统智能对话机器人的区别,包括架构、内容生成方式、支持场景、多语言、推理能力、多轮对话、语义理解能力、价值观对齐、训练成本、学习方式、自身能力认知、敢于质疑、承认错误并修正等方面的不同。
第6章讲解人工智能基础知识,包括人工智能发展史上的两次低谷和三次崛起,以及人工智能三个主流学派如符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派的研究思路的区别,还讲解了从机器学习到深度学习的发展历程,为我们后面学习ChatGPT的技术原理奠定基础。
第7章讲解构建ChatGPT的基础模型Transformer是如何从RNN、LSTM、注意力机制、自注意力机制一路发展而来的。
第8章讲解ChatGPT的成长路径,讲解其是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来,并进一步演化为GPT-4的,它跟BERT又是什么关系,有什么区别。本章还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的,并探讨了OpenAI成功的秘诀。
第9章讲解以ChatGPT为代表的大模型的涌现现象并对其原理进行探讨,包括对涌现、思维链、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理(见“9.5记忆大师”)、错误修正(见“9.6承认错误”)等的讨论。
第10章讨论ChatGPT对人工智能行业、人工智能从业者及社会的影响,以及人工智能后续的发展方向。本章还讨论了如何构建商业模式、竞争格局将怎样改变,以及如何在人工智能快速发展的时代保持自己的竞争力。
关于本书封底的读者服务
通过本书封底的读者服务,读者可获取以下资源。
本书配套资源(书中内容所涉及的链接、一些辅助文档等)。读者交流群。读者在加入该群后,既可与本书作者互动,也可与更多同道中人互动,还可及时获知本书相关信息,比如直播、在线答疑、读者资源更新等。【百场业界大咖直播合集】(持续更新),仅需1元。
ChatGPT作为人工智能的又一代表作,它的发布被不少业内人士称为“AI领域的iPhone时刻”。与经典的自然语言处理模型相比,ChatGPT的语言理解能力有了明显的提升,不仅能区分非常相似的句子,比如“喝酒好”“酒好喝”“喝好酒”“好喝酒”“酒喝好”,对一些比较复杂的句子的理解也都非常贴切,比如“校长说衣服上除了校徽别别别的”“人要是行,干一行行一行,一行行行行行,行行行干哪行都行。要是不行,干一行不行一行,一行不行行行不行,行行不行干哪行都不行”。ChatGPT及其背后的自然语言处理大模型技术不仅会给人工智能行业带来冲击和机遇,也会给我们带来各方面的影响。
恰逢其时,作者写了这本可让我们全面了解ChatGPT的书,其语言通俗易懂,不仅能让我们熟悉ChatGPT的使用方式和适用场景,还能让我们轻松理解ChatGPT的技术原理,让我们不仅知其然,还能知其所以然。
本书向我们全面介绍了ChatGPT的各种功能,也直击要害地点明了ChatGPT的缺陷;同时,书中介绍了ChatGPT与传统智能对话机器人的区别及人工智能的发展简史、从GPT到ChatGPT的演进史。本书系统性地介绍了ChatGPT的“成神”之路与技术细节,并抛出引人深思的问题:是什么让OpenAI创造出这种具有划时代意义的产品?是彼岸璀璨的名利之火在引导,还是心中孤独的信念之光在坚持?最后宕开一笔,阐述了ChatGPT及人工智能未来的发展方向和对各行各业及大众的影响,并建议我们以什么样的态度和方法来迎接新的挑战。
——刘作鹏,苏宁科技北方区总裁、中文信息学会语言与知识计算专委会委员、CCKS2022工业论坛主席、小爱同学智能问答奠基人
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