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116千字 字数
2023-09-01 发行日期
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主编推荐语

一本面向所有人的提示工程工具书。

内容简介

本书旨在帮助你掌握并有效利用以ChatGPT为代表的AI工具。本书共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。

第1～2章深入介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3～5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6～9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新；

此外，为希望ChatGPT进行应用开发的读者提供了实用的参考资料，并介绍了除ChatGPT之外的其他选择。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 认识ChatGPT
  • 1.1 ChatGPT是什么
  • 1.1.1 什么是语言模型
  • 1.1.2 什么是GPT
  • 1.2 ChatGPT的能力
  • 1.2.1 GPT-4有多强
  • 1.2.2 大语言模型的“涌现”能力
  • 1.2.3 “GPT们”会抢走我们的工作吗
  • 1.3 ChatGPT的局限
  • 1.3.1 大语言模型的“幻觉”现象
  • 1.3.2 有限的上下文：ChatGPT的“失忆症”
  • 1.3.3 隐私漏洞与安全隐患
  • 1.3.4 大语言模型的偏见
  • 第2章 人机共舞的艺术：提示工程简介
  • 2.1 什么是提示与提示工程
  • 2.1.1 什么是提示
  • 2.1.2 什么是提示工程
  • 2.2 提示工程的巨大威力：从Let's think step by step说起
  • 2.3 我们与ChatGPT的沟通模型
  • 2.4 从人工智能学科角度看提示工程
  • 2.4.1 技术奇点与智能增强：人类需要学会与人工智能合作
  • 2.4.2 对齐：如何避免人工智能毁灭世界
  • 2.4.3 弥达斯国王问题：我们想要的就是我们的真实需求吗
  • 2.5 拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作
  • 第3章 使用ChatGPT的基础技巧
  • 3.1 使用文本分隔符分割指令和上下文
  • 3.2 使用标记语言标记输入格式
  • 3.3 使用有序列表与无序列表列出不同的项
  • 3.4 量化你的要求
  • 3.5 不要说“不要做什么”，要说“要做什么”
  • 3.6 利用ChatGPT“接龙”的特性引导下一步动作
  • 3.7 多轮对话：ChatGPT“越用越聪明”的秘诀
  • 3.8 使用ChatGPT插件
  • 第4章 使用ChatGPT完成自然语言处理任务
  • 4.1 什么是自然语言处理任务
  • 4.2 文本摘要：提炼文本精华
  • 4.2.1 文本摘要的提示公式
  • 4.2.2 用文本摘要+ChatGPT进行论文阅读
  • 4.2.3 用文本摘要+ChatGPT做会议记录
  • 4.3 文本纠错：检测和修正文本错误
  • 4.4 情感分析：挖掘文本中的情感倾向
  • 4.4.1 情感分析任务的提示公式
  • 4.4.2 场景示例：批量分析外卖评论，寻找经营改进点
  • 4.5 实体识别：抽取特定实体
  • 4.5.1 实体识别任务的提示公式
  • 4.5.2 示例：从简历中提取关键信息
  • 4.5.3 ChatGPT+实体识别+5W1H快速阅读复杂文本
  • 4.6 机器翻译：跨语言的文本转换
  • 4.6.1 机器翻译任务的提示公式
  • 4.6.2 用ChatGPT翻译诗歌
  • 4.7 关键词抽取：从文本中识别主题
  • 4.7.1 关键词抽取任务的提示公式
  • 4.7.2 用ChatGPT抽取论文摘要关键词
  • 4.8 问题回答：用ChatGPT学知识
  • 4.8.1 用类比学习复杂概念
  • 4.8.2 小朋友也能听得懂的故事解释法
  • 4.8.3 如何减少ChatGPT的“幻觉”
  • 4.9 生成式任务：用ChatGPT做内容创作
  • 4.9.1 生成式任务的提示设计维度
  • 4.9.2 用ChatGPT写深度评论文章
  • 第5章 使用BROKE框架设计ChatGPT提示
  • 5.1 BROKE框架
  • 5.1.1 BROKE框架的基本内容
  • 5.1.2 用BROKE框架让ChatGPT介绍BROKE框架
  • 5.2 背景（Background）：信息传达与角色设计
  • 5.2.1 让ChatGPT向使用者提问，分析问题背景
  • 5.2.2 给ChatGPT尽可能多的原始信息
  • 5.2.3 用符合直觉与经验的方式设计问题背景
  • 5.3 角色（Role）：AI助手的角色扮演游戏
  • 5.4 目标与关键结果（Object&Key Results）：给ChatGPT“打绩效”
  • 5.4.1 如何设计目标
  • 5.4.2 如何设计关键结果
  • 5.5 改进（Evolve）：进行试验与调整
  • 5.6 示例：写自动驾驶出租车试乘报告框架
  • 5.7 从认知心理学角度看BROKE框架的设计
  • 第6章 使用ChatGPT的进阶技巧
  • 6.1 使用分治法让ChatGPT完成大而复杂的任务
  • 6.1.1 如何将分治法应用到ChatGPT提示设计中
  • 6.1.2 用ChatGPT+分治法写长篇科幻小说
  • 6.1.3 示例：使用ChatGPT完成复杂程序代码
  • 6.2 上下文学习：为ChatGPT提供范例
  • 6.2.1 上下文学习的基本步骤
  • 6.2.2 示例：规定回复格式，让ChatGPT当英语外教陪聊
  • 6.3 用链式思维提高ChatGPT的逻辑能力
  • 6.4 自一致性：利用“投票”获得可靠答案
  • 6.5 知识生成提示
  • 第7章 如何用ChatGPT进行创新
  • 7.1 组合式创新
  • 7.2 ChatGPT+领域知识
  • 7.2.1 ChatGPT+心理学：设计更容易被填写的问卷
  • 7.2.2 ChatGPT+逻辑学：用谓词逻辑提取文字中的命题
  • 7.2.3 ChatGPT+管理学+心理学+社会学：用多领域理论优化管理策略
  • 7.3 ChatGPT+工具
  • 7.3.1 ChatGPT+Mermaid：用ChatGPT画时序图
  • 7.4 ChatGPT+其他AI工具
  • 7.5 用ChatGPT做数据分析
  • 7.5.1 用ChatGPT做数据分析可以利用的工具
  • 7.5.2 用ChatGPT做数据分析的注意事项
  • 7.5.3 示例：使用ChatGPT选择算法并设计数据集
  • 第8章 基于ChatGPT进行开发
  • 8.1 ChatGPT API：利用ChatGPT制作自己的应用
  • 8.1.1 什么是API
  • 8.1.2 API的参数：如何造就疯癫赛博诗人
  • 8.2 LangChain：大语言模型开发框架
  • 第9章 ChatGPT的替代品们
  • 9.1 Claude:ChatGPT的孪生姐妹
  • 9.2 PaLM 2：来自谷歌的实力对手
  • 9.3 HuggingChat:“抱抱脸”聊天机器人
  • 9.4 ChatGLM：来自清华大学的语言模型
  • 9.5 Alpaca&Vicuna：语言模型之羊驼家族
  • 9.6 其他大语言模型
  • 9.6.1 文心一言：百度的聊天机器人
  • 9.6.2 讯飞星火：科大讯飞的聊天机器人
  • 9.6.3 通义千问：阿里巴巴的聊天机器人
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评分及书评

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    出版方

    北京大学出版社

    北京大学出版社是在1979年，经国家出版事业管理局同意，教育部批准成立的，恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量，同时积极争取国内外专家学者的合作支持，出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪，捕捉信息，及时修订，以跟上各学科的最新发展，反映该学科研究的最新成果，保持北大版教材的领先地位。