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127千字 字数
2024-01-01 发行日期
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主编推荐语

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。

内容简介

全书分为三部分。

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。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 作者简介
  • 前言
  • 第1章 人工智能生成内容简史
  • 1.1 人工智能技术历史
  • 1.2 深度学习技术
  • 1.2.1 监督学习
  • 1.2.2 无监督学习
  • 1.2.3 强化学习
  • 1.3 计算机视觉
  • 1.3.1 图像分类
  • 1.3.2 目标检测
  • 1.3.3 图像生成
  • 1.4 人工智能与自然语言处理
  • 1.4.1 文本分类
  • 1.4.2 机器翻译
  • 1.4.3 对话聊天和文本生成
  • 本章小结
  • 第2章 ChatGPT
  • 2.1 ChatGPT发展历程
  • 2.2 大规模语言模型
  • 2.2.1 概述
  • 2.2.2 Transformer的网络架构
  • 2.2.3 从概率模型到上下文学习
  • 2.2.4 BERT模型
  • 2.2.5 GPT模型
  • 2.3 以Prompt为基础的指令微调
  • 2.3.1 完形填空
  • 2.3.2 前缀
  • 2.3.3 自动
  • 2.4 人在环路的强化学习训练
  • 2.4.1 概述
  • 2.4.2 人在环路强化学习
  • 2.5 大语言模型的涌现机制
  • 本章小结
  • 第3章 ChatGPT应用与探索
  • 3.1 ChatGPT带来的技术浪潮
  • 3.2 ChatGPT使用技巧
  • 3.2.1 Prompt魔法
  • 3.2.2 插件和应用
  • 3.3 ChatGPT决定行业竞争力
  • 3.3.1 IT行业
  • 3.3.2 金融行业
  • 3.3.3 法律行业
  • 3.3.4 教育行业
  • 3.3.5 传媒行业
  • 3.3.6 医疗保健行业
  • 3.3.7 其他案例
  • 3.4 ChatGPT的局限
  • 3.4.1 ChatGPT能否取代搜索引擎
  • 3.4.2 ChatGPT生成能力的局限
  • 本章小结
  • 第4章 从人工智能到通用人工智能
  • 4.1 近在咫尺的辅助式人工智能
  • 4.1.1 当下的“通用”人工智能
  • 4.1.2 人工智能面临的挑战
  • 4.1.3 通用人工智能的曙光
  • 4.2 笼罩在ChatGPT上的阴云
  • 4.2.1 ChatGPT的内容属于谁？
  • 4.2.2 ChatGPT有创造性思维吗？
  • 本章小结
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。