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ChatGPT进阶:提示工程入门
字数: 191
出版社: 北京大学
作者: 陈颢鹏,李子菡
商品条码: 9787301342497
版次: 1
开本: 32开
页数: 202
出版年份: 2023
印次: 1
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内容简介
本书是一本面向所有人的提示工程工具书,旨在帮助你掌握并有效利用以ChatGPT为代表的AI工具。学习完本书后,你将能够自如地将ChatGPT运用在生活和专业领域中,成为ChatGPT进阶玩家。 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。 本书聚焦ChatGPT的实际应用,可操作,可重复,轻松易读却不失深度。无论你是对ChatGPT及类似工具充满好奇,还是期待将其转化为生产力,本书都值得一读。此外,本书还可作为相关培训机构的教材。
作者简介
陈颢鹏,提示工程师,AI产品经理,毕业于北京邮电大学计算机学院。曾在滴滴自动驾驶、图森未来、字节跳动、美团等公司积累了行业经验,现就职于一家AI领域的独角兽公司。作为ChatGPT发布后的初期用户,他运用该技术重塑了工作流程,显著提高了工作效率,发明的ChatGPT提示设计框架在小红书(ID:陈财猫)上获得了40000+赞与收藏,被多次转载,并在多家公司内部被广泛分享。他负责本书主体内容的写作。 李子菡,硕士就读于香港科技大学计算机与工程系,本科毕业于北京邮电大学。研究的领域涉及大语言模型和Prompt,参与相关工作已在自然语言处理领域学术会议ACL上发表,对人工智能领域及各种语言模型有着深入的了解。她是本书的科研顾问,参与了第一章的写作,并对本书进行了审阅。
目录
第1章 认识ChatGPT 1.1 ChatGPT是什么 1.2 ChatGPT的能力 1.3 ChatGPT的局限 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 2.2 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 2.5 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 4.3 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 4.5 实体识别:抽取特定实体 4.6 机器翻译:跨语言的文本转换 4.7 关键词抽取:从文本中识别主题 4.8 问题问答:用ChatGPT学知识 4.9 生成式任务:用ChatGPT做内容创作 第5章 使用BROKE框架设计ChatGPT提示 5.1 BROKE框架 5.2 背景(Background):信息传达与角色设计 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” 5.5 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 6.2 上下文学习:为ChatGPT提供范例 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 7.3 ChatGPT+工具 7.4 ChatGPT+其他AI工具 7.5 用ChatGPT做数据分析 第8章 基于ChatGPT进行开发 8.1 ChatGPT API:利用ChatGPT制作自己的应用 8.2 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 参考文献
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