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編輯推薦： 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。 內容簡介： 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；最后，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。 目錄： 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 內容試閱： 我们正处在一个人工智能快速崛起的时代，许多曾经遥不可 及的技术现已成为现实。在所有这些进步中，ChatGPT独树一 帜。自2022年11月上线以来，ChatGPT凭借其卓越的性能在全 球范围内引起了热烈反响，短短两个月内，其活跃用户便突破了 一亿。随着2023年3月GPT 4版本的发布，它的性能得到了进 一步的提升，使人们有机会从新的角度思考人工智能与人类交互的 可能性。 作为OpenAI的一项卓越人工智能产品，ChatGPT基于强大 的GPT模型进行训练，其目标是理解和生成人类的对话。无论是 处理大规模的文本数据，还是在各种情境中与人类进行深度交谈， ChatGPT都展现了其惊人的智能和能力。但是，它是如何运作的 呢？它的潜力有多大？它将对未来产生何种影响？我们期望本书能 够回答这些问题，并引发更多的思考和知识探索。 本书成稿时，ChatGPT正式上线已经经历了8个月有余，市 面上也出现了各种关于ChatGPT的图书。其中一部分是科普性质 的，为读者普及ChatGPT的工作过程和使用方式；另一部分则深 入探讨前沿的科研问题，虽然科研精度和深度无可挑剔，但对于大 部分读者来说，可能难以理解。 因此，我们希望这本书能够介于科普书籍和艰深的科研文章之 间，面向对人工智能、机器学习和自然语言处理有兴趣的读者，以 及希望了解如何有效利用ChatGPT进行日常工作和学习的个人和 组织，进行ChatGPT的原理到应用的讲解和说明，甚至希望本书 可以成为ChatGPT学习和相关教学过程的一本教材参考。因此， 本书从机器学习的历史开始，再到ChatGPT背后的关键算法和发 展，最后是ChatGPT工具本身的使用和展望，以帮助读者全面理 解这项技术。 本书分为4章。 在第1章，作者将带领读者走过人工智能生成内容的历史，从 最初的人工智能技术发展，到深度学习的各类学习方式，包括监督 学习、无监督学习以及强化学习。作者也将深入讨论计算机视觉和 自然语言处理的发展及其在人工智能中的应用，如图像分类、目标 检测、图像生成，以及文本分类、机器翻译，尤其是对话聊天和文 本生成的技术。 第2章将全面介绍ChatGPT。读者将了解到ChatGPT的发 展历程，并深入探讨大规模语言模型的概述和工作原理，包括 Transformer的网络架构，以及BERT和GPT模型。作者将深入讲 解以Prompt为基础的指令微调技术和人在环路的强化学习训练， 同时也会探究大语言模型的涌现机制。 第3章将详细阐述ChatGPT的各类应用与探索，并讨论由 ChatGPT带来的技术浪潮，分享使用ChatGPT的策略和技巧，如 Prompt工程、插件和应用，以及ChatGPT如何改变各行业的竞争 格局，包括IT、金融、法律、教育、传媒、医疗保健等行业。同时， 作者也会深度剖析ChatGPT的局限性。 第4章将深入探讨人工智能向通用人工智能的发展趋势。讨论 即将到来的辅助性人工智能，以及未来可能出现的“通用”人工智 能的形态。最后，作者将专注于一些关于ChatGPT的争议和问题， 例如，ChatGPT生成的内容应该属于谁？ChatGPT是否真的具有 创造性思维？ 作 者 2024年1月

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