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    內容介紹



    出版社:北京大學出版社
    ISBN:9787301342497
    商品編碼:10083689659608

    品牌:文軒
    出版時間:2023-09-01
    代碼:59

    作者:陳顥鵬,李子菡

        
        
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    作  者:陳顥鵬,李子菡 著
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    定  價:59
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    出 版 社:北京大學出版社
    /
    出版日期:2023年09月01日
    /
    頁  數:212
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    裝  幀:平裝
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    ISBN:9787301342497
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    主編推薦
    繫統:全面剖析ChatGPT應用技巧,帶你從小白變身ChatGPT應用專家。實用:內含開箱即用的“提示公式”,聚焦ChatGPT實際應用。有思路,有辦法,能落地:帶你將ChatGPT真正轉化為生產力,開啟AI驅動的工作流程。簡單易讀:深入淺出,循序漸進,內含60+個示例,適合初學者和進階讀者。深度:理論結合實際,涵蓋提示工程學科深度討論,授人以魚更授人以漁。
    目錄
    ●第1章 認識ChatGPT
    1.1 ChatGPT是什麼
    1.1.1 什麼是語言模型
    1.1.2 什麼是GPT
    1.2 ChatGPT的能力
    1.2.1 GPT-4有多強
    1.2.2 大語言模型的“湧現”能力
    1.2.3 “GPT們”會搶走我們的工作嗎
    1.3 ChatGPT的局限
    1.3.1 大語言模型的“幻覺”現像
    1.3.2 有限的上下文:ChatGPT的“失憶癥”
    1.3.3 隱私漏洞與安全隱患
    1.3.4 大語言模型的偏見
    第2章 人機共舞的藝術:提示工程簡介
    2.1 什麼是提示與提示工程
    2.1.1 什麼是提示
    2.1.2 什麼是提示工程
    2.2 提示工程的巨大威力:從Let’s think step by step說起
    2.3 我們與ChatGPT的溝通模型
    2.4 從人工智能學科角度看提示工程
    2.4.1 技術奇點與智能增強:人類需要學會與人工智能合作
    2.4.2 對齊:如何避免人工智能毀滅世界
    2.4.3 彌達斯國王問題:我們想要的就是我們的真實需求嗎
    2.5 拆解、標準化、流程化:如何用AI改造工作
    第3章 使用ChatGPT的基礎技巧
    3.1 使用文本分隔符分割指令和上下文
    3.2 使用標記語言標記輸入格式
    3.3 使用有序列表與無序列表列出不同的項
    3.4 量化你的要求
    3.5 不要說“不要做什麼”,要說“要做什麼”
    3.6 利用ChatGPT“接龍”的特性引導下一步動作
    3.7 多輪對話:ChatGPT“越用越聰明”的秘訣
    3.8 使用ChatGPT插件
    第4章 使用ChatGPT完成自然語言處理任務
    4.1 什麼是自然語言處理任務
    4.2 文本摘要:提煉文本精華
    4.2.1 文本摘要的提示公式
    4.2.2 用文本摘要+ChatGPT進行論文閱讀
    4.2.3 用文本摘要+ChatGPT做會議記錄
    4.3 文本糾錯:檢測和修正文本錯誤
    4.4 情感分析:挖掘文本中的情感傾向
    4.4.1 情感分析任務的提示公式
    4.4.2 場景示例:批量分析外賣評論,尋找經營改進點
    4.5 實體識別:抽取特定實體
    4.5.1 實體識別任務的提示公式
    4.5.2 示例:從簡歷中提取關鍵信息
    4.5.3 ChatGPT+實體識別+5W1H快速閱讀復雜文本
    4.6 機器翻譯:跨語言的文本轉換
    4.6.1 機器翻譯任務的提示公式
    4.6.2 用ChatGPT翻譯詩歌
    4.7 關鍵詞抽取:從文本中識別主題
    4.7.1 關鍵詞抽取任務的提示公式
    4.7.2 用ChatGPT抽取論文摘要關鍵詞
    4.8 問題問答:用ChatGPT學知識
    4.8.1 用類比學習復雜概念
    4.8.2 小朋友也能聽得懂的故事解釋法
    4.8.3 如何減少ChatGPT的“幻覺”
    4.9 生成式任務:用ChatGPT做內容創作
    4.9.1 生成式任務的提示設計維度
    4.9.2 用ChatGPT寫深度評論文章
    第5章 使用BROKE框架設計ChatGPT提示
    5.1 BROKE框架
    5.1.1 BROKE框架的基本內容
    5.1.2 用BROKE框架讓ChatGPT介紹BROKE框架
    5.2 背景(Background):信息傳達與角色設計
    5.2.1 讓ChatGPT向使用者提問,分析問題背景
    5.2.2 給ChatGPT盡可能多的原始信息
    5.2.3 用符合直覺與經驗的方式設計問題背景
    5.3 角色(Role):AI助手的角色扮演遊戲
    5.4 目標與關鍵結果(Objectives&Key Results):給ChatGPT“打績效”
    5.4.1 如何設計目標
    5.4.2 如何設計關鍵結果
    5.5 改進(Evolve):進行試驗與調整
    5.6 示例:寫自動駕駛出租車試乘報告框架
    5.7 從認知心理學角度看BROKE框架的設計
    第6章 使用ChatGPT的進階技巧
    6.1 使用分治法讓ChatGPT完成大而復雜的任務
    6.1.1 如何將分治法應用到ChatGPT提示設計中
    6.1.2 用ChatGPT+分治法寫長篇科幻小說
    6.1.3 示例:使用ChatGPT完成復雜程序代碼
    6.2 上下文學習:為ChatGPT提供範例
    6.2.1 上下文學習的基本步驟
    6.2.2 示例:規定回復格式,讓ChatGPT當英語外教陪聊
    6.3 用鏈式思維提高ChatGPT的邏輯能力
    6.4 自一致性:利用“投票”獲得可靠答案
    6.5 知識生成提示
    第7章 如何用ChatGPT進行創新
    7.1 組合式創新
    7.2 ChatGPT+領域知識
    7.2.1 ChatGPT+心理學:設計更容易被填寫的問卷
    7.2.2 ChatGPT+邏輯學:用謂詞邏輯提取文字中的命題
    7.2.3 ChatGPT+管理學+心理學+社會學:用多領域理論優化管理策略
    7.3 ChatGPT+工具
    7.3.1 ChatGPT+Mermaid:用ChatGPT畫時序圖
    7.4 ChatGPT+其他AI工具
    7.5 用ChatGPT做數據分析
    7.5.1 用ChatGPT做數據分析可以利用的工具
    7.5.2 用ChatGPT做數據分析的注意事項
    7.5.3 示例:使用ChatGPT選擇算法並設計數據集
    第8章 基於ChatGPT進行開發
    8.1 ChatGPT API:利用ChatGPT制作自己的應用
    8.1.1 什麼是API
    8.1.2 API的參數:如何造就瘋癲賽博詩人
    8.2 LangChain:大語言模型開發框架
    第9章 ChatGPT的替代品們
    9.1 Claude:ChatGPT的孿生姐妹
    9.2 PaLM 2:來自谷歌的實力對手
    9.3 HuggingChat:“抱抱臉”聊天機器人
    9.4 ChatGLM:來自清華大學的語言模型
    9.5 Alpaca&Vicuna:語言模型之羊駝家族
    9.6 其他大語言模型
    9.6.1 文心一言:百度的聊天機器人
    9.6.2 訊飛星火:科大訊飛的聊天機器人
    9.6.3 通義千問:阿裡巴巴的聊天機器人
    參考文獻
    內容簡介
    本書是一本面向所有人的提示工程工具書,旨在幫助你掌握並有效利用以ChatGPT為代表的AI工具。學習完本書後,你將能夠自如地將ChatGPT運用在生活和專業領域中,成為ChatGPT進階玩家。本書共分為9章,內容涵蓋三個層次:介紹與解讀、入門學習、進階提升。第1~2章深入介紹與剖析了ChatGPT與提示工程,並從多個學科的角度探討了提示工程學科。第3~5章演示了ChatGPT的實際運用,教你如何使用ChatGPT解決自然語言處理問題,並為你提供了一套可操作、可重復的提示設計框架,讓你能夠熟練駕馭ChatGPT。第6~9章講解了來自學術界的提示工程方法,以及如何圍繞ChatGPT進行創新;此外,為希望ChatGPT進行應用開發的讀者提供了實用的參考資料,並介紹了除ChatGPT之外的其他選擇。本書聚焦ChatGPT的實際應用,可操作,可重復,輕松易讀卻不失深度。無論你是對ChatGPT及等
    作者簡介
    陳顥鵬,李子菡 著
    陳顥鵬,提示工程師,AI產品經理,畢業於北京郵電大學計算機學院。曾在滴滴自動駕駛、圖森未來、字節跳動、美團等公司積累了行業經驗,現就職於一家AI領域的獨角獸公司。作為ChatGPT發布後的初期用戶,他運用該技術重塑了工作流程,顯著提高了工作效率,發明的ChatGPT提示設計框架在小紅書(ID:陳財貓)上獲得了40000+贊與收藏,被多次轉載,並在多家公司內部被廣泛分享。他負責本書主體內容的寫作。李子菡,碩士就讀於香港科技大學計算機與工程繫,本科畢業於北京郵電大學。研究的領域涉及大語言模型和Prompt,參與相關工作已在自然語言處理領域學術會議ACL上發表,對人工智能領域及各種語言模型有著深等



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