水木
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发布于 2024-08-24 / 11 阅读
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ChatGPT 必修课 : 从入门到精通 语言处理深度学习语言模型涵盖原理与实战开启OpenAIGC4.0算法新纪元教程 [Chatgpt]

链接: https://pan.baidu.com/s/1Pxawvta4z42A-NGD3elYUQ?pwd=hrtf 提取码: hrtf

出版社: 河北科学技术出版社
ISBN:9787571717339
版次:1
商品编码:13856721
品牌:其他品牌
包装:平装
丛书名: ChatGPT 必修课 : 从入门到精通
外文名称:Chatgpt
开本:16开
出版时间:2023-08-01
用纸:胶版纸
页数:302
字数:253000
正文语种:中文
产品特色

编辑推荐
适读人群 :创新者,好奇读者


1、全面探索ChatGPT与人工智能的关系和演进历程,揭示其在自然语言处理领域的突破性进展。

2、深入解读ChatGPT的架构、生成式模型和实现技巧,用简明易懂的语言解释复杂的技术概念。

3、呈现ChatGPT在不同领域的应用以及未来发展趋势,为未来职业发展提前做好规划。 4、掌握ChatGPT核心技术的必备指南,做人工智能时代的先行者。

呈现全面、正本清源的ChatGPT知识体系,前沿科技尽在掌握!

内容简介

本书以风趣幽默的语言引领读者进入人工智能领域,能够使读者轻松了解ChatGPT的基本知识和自然语言处理的基础概念。本书深入探讨了GPT-4架构和ChatGPT模型的精髓,指出了聊天机器人的设计原理与实现技巧,并能让读者惊喜地发现ChatGPT在不同领域的应用潜力。

本书堪称一本专为渴望掌握ChatGPT技术的读者而写的学习指南,能够激发读者的创造力,有利于读者在人工智能领域获得成功。




作者简介

谭晶晶:郑州大学计算机科学专业硕士,长期从事计算机应用、图形图像处理、数据分析及处理算法研究。

耿向华:理学硕士,主要研究方向为计算机网络和数据库,同时也是ChatGPT的深度用户,对大语言模型有浓厚的兴趣。




目录

第 1 章  ChatGPT 简介 001

1.1 了解 ChatGPT 与人工智能 002

1.2 语言模型与人工智能 016

第 2 章  自然语言处理基础 019

2.1 词汇表示:词嵌入与词向量 020

2.2 语法解析:句法树与依存关系 029

2.3 语义理解:实体识别与关系抽取 041

第 3 章  深入了解 GPT 架构 051

3.1 GPT 系列的演进 052

3.2 Transformer 架构 058

第 4 章  ChatGPT 生成式模型 069

4.1 ChatGPT 生成式模型概述 070

4.2 ChatGPT 生成式模型的改进 078

第 5 章  ChatGPT 聊天机器人设计与实现 100

5.1 聊天机器人设计原则 101

5.2 聊天机器人的运行技巧 126

第 6 章 GPT 模型的微调 143

6.1 微调的理论与实践 144

6.2 使用微调策略优化模型的表现 155

6.3 微调的注意事项 164

6.4 训练成本和效率的权衡 171

第 7 章  ChatGPT 在不同领域的应用 179

7.1 教育领域 180

7.2 商业领域 197

7.3 娱乐领域 212

7.4 政府和公共服务领域 227

第 8 章  ChatGPT 的局限与挑战 244

8.1 缺乏常识与知识更新不及时问题 245

8.2 长文本生成的困难 255

8.3 增强对话理解与情感识别挑战 263

第 9 章  ChatGPT 的优化 269

9.1 加速模型训练和推理 270

9.2 提高模型性能和准确率 280

9.3 模型压缩 285

第 10 章  ChatGPT 未来发展 289

10.1 从 GPT-4 到 GPT-5 及未来 290

10.2 混合智能与人机协作 297

10.3 个性化与情感智能的发展 302




查看全部↓
前言/序言

ChatGPT 是一种基于深度学习技术的自然语言生成模型,它在自然语言处理领域有广泛的应用。自 2018 年首次推出以来,ChatGPT 不断地发展和演进,现在已经成为自然语言生成领域中的一个热门模型。

本书旨在提供关于 ChatGPT 的全面介绍,包括从基础概念到高级应用的完整指南。本书从介绍 ChatGPT 的概念和其模型的起源与发展开始,然后深人探讨 ChatGPT 的模型架构、原理,以及在各种自然语言处理任务中的应用。

除了介绍 ChatGPT 的技术细节,本书还将关注 ChatGPT 的实际应用,包括如何构建和训练聊天机器人、如何生成摘要和文本、如何进行机器翻译和语言模型微调。此外,也介绍了 ChatGPT 的优化,包括加速模型训练和推理、提高模型性能和准确率、模型压缩技术。最后,本书对 ChatGPT 的未来发展作出展望。

本书可以作为了解 ChatGPT 的完整指南,也可以作为实际应用中的参考书。本书的目标是向读者传递深度学习技术和自然语言处理领域的最新进展,以及将其应用到实际场景中。

在编写过程中,虽然我们力求尽善尽美,但鉴于水平所限,书中难免有不妥和疏漏之处,敬请广大读者批评指正。



产品特色
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内容简介
作者简介
目录
前言/序言
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