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主编推荐语

技术背景深厚的微软工程师带你探索AIGC的奥秘。

内容简介

本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具,帮助你了解如何训练模型以生成新数据;接着展示如何用ChatGPT提高营销、科研和软件开发等相关工作的生产力和创造力;随后介绍如何通过改进提示设计从与ChatGPT的交互中获得好的效果,以及如何在企业级场景中使用OpenAI模型。

通过阅读本书,你可以了解生成式人工智能的相关概念,以及如何通过有效的提示设计增加ChatGPT的价值,如何基于Python语言构建和部署生成式人工智能系统,如何利用Azure OpenAI服务实现企业级应用。

本书适合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人阅读,包括但不限于商务人士、数据科学家、软件开发人员、营销人员和科研人员。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 译者简介
  • 译者序
  • 作者简介
  • 审阅者简介
  • 前言
  • 第一部分 生成式人工智能与GPT模型基础
  • 第1章 生成式人工智能概述
  • 1.1 什么是生成式人工智能
  • 1.2 研究历程和新发展
  • 1.3 小结
  • 第2章 与OpenAI和ChatGPT面对面
  • 2.1 技术要求
  • 2.2 什么是OpenAI
  • 2.3 OpenAI系列模型概述
  • 2.4 通往ChatGPT之路:模型背后的数学原理
  • 2.5 ChatGPT
  • 2.6 小结
  • 2.7 参考资料
  • 第二部分 ChatGPT应用
  • 第3章 熟悉ChatGPT
  • 3.1 设置ChatGPT账户
  • 3.2 熟悉界面
  • 3.3 组织对话
  • 3.4 小结
  • 第4章 了解提示设计
  • 4.1 什么是提示,提示为什么重要
  • 4.2 零样本学习/一次样本学习/少样本学习——Transformer模型的典型功能
  • 4.3 定义明确的提示规则,以获得相关和一致结果
  • 4.4 应避免隐性偏见的风险,并在ChatGPT中纳入伦理道德考量
  • 4.5 小结
  • 第5章 ChatGPT助力生产力提升
  • 5.1 技术要求
  • 5.2 日常小助手——ChatGPT
  • 5.3 文本生成
  • 5.4 提升写作技能和优化翻译效果
  • 5.5 快速检索信息和竞争情报
  • 5.6 小结
  • 第6章 ChatGPT助力软件开发
  • 6.1 为什么开发人员需要ChatGPT?
  • 6.2 生成、优化和调试代码
  • 6.3 生成文档和代码可解释性
  • 6.4 理解机器学习模型可解释性
  • 6.5 不同编程语言之间的转换
  • 6.6 小结
  • 第7章 ChatGPT助力营销
  • 7.1 技术要求
  • 7.2 营销人员对ChatGPT的需求
  • 7.3 新品研发和上架策略
  • 7.4 用于营销对比的A/B测试
  • 7.5 促进搜索引擎优化(SEO)
  • 7.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析
  • 7.7 小结
  • 第8章 ChatGPT助力科学研究
  • 8.1 研究人员对ChatGPT的需求
  • 8.2 收集文献资料
  • 8.3 就实验的设计和研究框架的制订提供支持
  • 8.4 生成和格式化参考文献
  • 8.5 生成演示文稿
  • 8.6 小结
  • 第三部分 企业OpenAI
  • 第9章 企业OpenAI和ChatGPT
  • 9.1 技术要求
  • 9.2 OpenAI和微软的合作以及Azure OpenAI服务
  • 9.3 引入公共云的目的
  • 9.4 负责任的AI
  • 9.5 小结
  • 第10章 企业用例
  • 10.1 技术要求
  • 10.2 企业如何使用Azure OpenAI
  • 10.3 合同分析器和生成器
  • 10.4 了解呼叫中心的分析方法
  • 10.5 探索语义搜索
  • 10.6 小结
  • 第11章 结语
  • 11.1 回顾前面所学
  • 11.2 这只是开始
  • 11.3 生成技术对行业的影响——一种颠覆性的力量
  • 11.4 对生成式人工智能的担忧
  • 11.5 生成式人工智能的伦理影响及为何需要负责任的人工智能
  • 11.6 未来的发展方向
  • 11.7 小结
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评分及书评

评分不足
1个评分
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    给这本书评了
    3.0
    了解如何给出命令

    瓦伦蒂娜・阿尔托以其卓越的背景,在书中深入浅出地为我们解析了 AIGC 的技术原理,并期望我们能够将这一技术融入工作,实现与专业的融合,提升工作效率。要让 AI 工具真正成为我们的得力助手,我们需要关注以下三个方面:首先,我们需要掌握生成式人工智能的基础知识与概念。书中详细介绍了生成式人工智能的定义、发展历程以及最新进展,包括其通过训练模型生成新数据的过程,以及在图像合成、文本生成和音乐创作等多个领域的应用。特别是 ChatGPT,书中深入探讨了其历史、技术特性以及在不同行业中的应用,如何优化沟通、实现流程自动化,并分析了它对科技及其他领域的深远影响。其次,精通提示词设计方法与技巧是提高模型准确性的关键。提示词对于模型的输出具有重要影响。书中详细阐述了如何通过零样本学习、一次样本学习和少样本学习等方法优化提示词设计。同时,书中还介绍了 ChatGPT 在日常工作中的实际应用,如辅助写作、决策制定和创意启发等,并提供了丰富的实践案例。此外,从软件开发、营销、科学研究等多个领域出发,书中还详细探讨了提示词设计的具体应用,为读者提供了极具价值的参考。最后,OpenAI 模型的企业级应用是本书的另一个重点。书中介绍了如何将 OpenAI 模型应用于企业环境,特别是 Azure OpenAI 服务的使用。这包括了解 Azure OpenAI 服务的模型 API,以及如何将其集成到自定义代码中;如何设置模型参数、进行微调以及相关配置;以及如何确保 AI 系统的道德和负责任使用。此外,书中还提供了 Azure OpenAI 在智能搜索引擎、AI 助手和报告生成器等企业级服务中的实际应用案例,以及在不同行业中的端到端生成项目。

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    出版方

    人民邮电出版社

    人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。