鏈接：https://pan.baidu.com/s/1ilpFe3H0HPyQivo6ALPFuw?pwd=040a?

提取碼：040a

1? ChatGPT：開啟人工智能的新時代 2

1.1? ChatGPT是什么 2

1.2? ChatGPT的 4

1.2.1? GPT-1：預訓練加微調(diào) 4

1.2.2? GPT-2：更大更強 5

1.2.3? GPT-3：涌現(xiàn) 7

1.2.4? ChatGPT：與AI對話 10

1.2.5? GPT-4：多模態(tài) 12

1.3? ChatGPT的應用場景 14

1.4? ChatGPT的局限性 17

2? 從網(wǎng)頁到API：手把手教你使用ChatGPT 20

2.1? 使用網(wǎng)站與ChatGPT進行交互 20

2.2? 用API的方式訪問ChatGPT 27

2.3? 使用ChatGPT的其他方式 30

3? 演進之路：從語言模型到提示工程 37

3.1? 什么是語言模型 38

3.2? 語言模型的發(fā)展歷程 40

3.2.1? 20世紀50年代之前：雛形初現(xiàn) 40

3.2.2? 20世紀的后五十年：由興到衰 41

3.2.3? 21世紀：新時代 42

3.3? Transformer模型的結構和原理 47

3.3.1? 注意力機制 47

3.3.2? 自注意力機制 48

3.3.3? 位置信息 49

3.3.4? 縮放點乘注意力 49

3.3.5? 多頭自注意力 50

3.3.6? 多層自注意力 51

3.3.7? 交注意力 51

3.3.8? 完整的Transformer模型 52

3.4? 語言模型的訓練 53

3.4.1? 自回歸訓練 54

3.4.2? 基于人工反饋的強化學 57

3.5? 提示工程 61

3.5.1? 提示工程是什么 61

3.5.2? 設計良好提示的常見技巧 63

3.5.3? 提示工程的重要性 70

*2分? 提示工程

4? 能用AI：構建提示指令，化解各類難題 74

4.1? 難題已攻克：AI助你跨越語言的障礙 74

4.2? 不只是糾錯：AI讓語言表達更準 80

4.3? 文學創(chuàng)作新思路：人機協(xié)作讓作品更具靈感 85

4.4? 新聞報道加速器：從收集素材到成稿只需幾秒 97

4.5? 一問答：AI讓信息獲取更簡單 103

4.6? 家意見何處尋：AI扮演領域家角色為你答疑解惑 108

4.7? 決策*器：如何讓AI給出明確回答，助你做決定 118

4.8? 邏輯驅(qū)動的提升：數(shù)學和編程是一回事兒 122

5? 從新手到家：普通人如何成為提示工程師 131

5.1? 詞法和句法分析 132

5.1.1? 中文分詞 133

5.1.2? 命名實體 135

5.1.3? 詞性標注 137

5.1.4? 依存句法分析 139

5.1.5? 總結 144

5.2? 信息抽取 145

5.2.1? 關鍵詞提取 145

5.2.2? 實體關系抽取 150

5.2.3? 結構化事件抽取 153

5.2.4? 總結 156

5.3? 分類與聚類 157

5.3.1? 文本分類 157

5.3.2? 情感分析 160

5.3.3? 文本聚類 164

5.3.4? 總結 172

5.4? 理解和問答 172

5.4.1? 常識知識問答 172

5.4.2? 閱讀理解問答 176

5.4.3? 問題理解和意圖識別 181

5.4.4? 總結 188

5.5? 受控文本生成 189

5.5.1? 文本摘要 189

5.5.2? 文本復述 194

5.5.3? 數(shù)據(jù)到文本的生成 199

5.5.4? 總結 206

5.6? 謠言和不實信息檢測 206

第3分? 延伸討論

6? 狂歡將到：國產(chǎn)“ChatGPT”接踵而來 216

6.1? 元語智能：ChatYuan 216

6.2? 復旦大學：MOSS 218

6.3? 百度：文心一言 219

6.4? 清華大學：ChatGLM 221

6.5? 其他 223

7? 道阻且長：“ChatGPT”們的缺陷與局限 224

7.1? 幻覺：一柄雙刃劍 224

7.2? 毒性：一個社會問題 231

7.3? 記憶：短期的更困難 231

7.4? 多模態(tài)：到底有什么用 234

參考文獻 242