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    • ChatGPT进阶(提示工程入门)
      • 作者:陈颢鹏//李子菡|责编:王继伟//刘羽昭
      • 出版社:北京大学
      • ISBN:9787301342497
      • 出版日期:2023/09/01
      • 页数:202
    • 售价:23.6
  • 内容大纲

        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。
  • 作者介绍

  • 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