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第1章 認(rèn)識ChatGPT

1.1 ChatGPT是什么

1.1.1 什么是語言模型

1.1.2 什么是GPT

1.2 ChatGPT的能力

1.2.1 GPT-4有多強(qiáng)

1.2.2 大語言模型的“涌現(xiàn)”能力

1.2.3 “GPT們”會搶走我們的工作嗎

1.3 ChatGPT的局限

1.3.1 大語言模型的“幻覺”現(xiàn)象

1.3.2 有限的上下文：ChatGPT的“失憶癥”

1.3.3 隱私漏洞與安全隱患

1.3.4 大語言模型的偏見

第2章 人機(jī)共舞的藝術(shù)：提示工程簡介

2.1 什么是提示與提示工程

2.1.1 什么是提示

2.1.2 什么是提示工程

2.2 提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起

2.3 我們與ChatGPT的溝通模型

2.4 從人工智能學(xué)科角度看提示工程

2.4.1 技術(shù)奇點(diǎn)與智能增強(qiáng)：人類需要學(xué)會與人工智能合作

2.4.2 對齊：如何避免人工智能毀滅世界

2.4.3 彌達(dá)斯國王問題：我們想要的就是我們的真實需求嗎

2.5 拆解、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化：如何用AI改造工作

第3章 使用ChatGPT的基礎(chǔ)技巧

3.1 使用文本分隔符分割指令和上下文

3.2 使用標(biāo)記語言標(biāo)記輸入格式

3.3 使用有序列表與無序列表列出不同的項

3.4 量化你的要求

3.5 不要說“不要做什么”，要說“要做什么”

3.6 利用ChatGPT“接龍”的特性引導(dǎo)下一步動作

3.7 多輪對話：ChatGPT“越用越聰明”的秘訣

3.8 使用ChatGPT插件

第4章 使用ChatGPT完成自然語言處理任務(wù)

4.1 什么是自然語言處理任務(wù)

4.2 文本摘要：提煉文本精華

4.2.1 文本摘要的提示公式

4.2.2 用文本摘要+ChatGPT進(jìn)行論文閱讀

4.2.3 用文本摘要+ChatGPT做會議記錄

4.3 文本糾錯：檢測和修正文本錯誤

4.4 情感分析：挖掘文本中的情感傾向

4.4.1 情感分析任務(wù)的提示公式

4.4.2 場景示例：批量分析外賣評論，尋找經(jīng)營改進(jìn)點(diǎn)

4.5 實體識別：抽取特定實體

4.5.1 實體識別任務(wù)的提示公式

4.5.2 示例：從簡歷中提取關(guān)鍵信息

4.5.3 ChatGPT+實體識別+5W1H快速閱讀復(fù)雜文本

4.6 機(jī)器翻譯：跨語言的文本轉(zhuǎn)換

4.6.1 機(jī)器翻譯任務(wù)的提示公式

4.6.2 用ChatGPT翻譯詩歌

4.7 關(guān)鍵詞抽取：從文本中識別主題

4.7.1 關(guān)鍵詞抽取任務(wù)的提示公式

4.7.2 用ChatGPT抽取論文摘要關(guān)鍵詞

4.8 問題問答：用ChatGPT學(xué)知識

4.8.1 用類比學(xué)習(xí)復(fù)雜概念

4.8.2 小朋友也能聽得懂的故事解釋法

4.8.3 如何減少ChatGPT的“幻覺”

4.9 生成式任務(wù)：用ChatGPT做內(nèi)容創(chuàng)作

4.9.1 生成式任務(wù)的提示設(shè)計維度

4.9.2 用ChatGPT寫深度評論文章

第5章 使用BROKE框架設(shè)計ChatGPT提示

5.1 BROKE框架

5.1.1 BROKE框架的基本內(nèi)容

5.1.2 用BROKE框架讓ChatGPT介紹BROKE框架

5.2 背景（Background）：信息傳達(dá)與角色設(shè)計

5.2.1 讓ChatGPT向使用者提問，分析問題背景

5.2.2 給ChatGPT盡可能多的原始信息

5.2.3 用符合直覺與經(jīng)驗的方式設(shè)計問題背景

5.3 角色（Role）：AI助手的角色扮演游戲

5.4 目標(biāo)與關(guān)鍵結(jié)果（Objectives&Key Results）：給ChatGPT“打績效”

5.4.1 如何設(shè)計目標(biāo)

5.4.2 如何設(shè)計關(guān)鍵結(jié)果

5.5 改進(jìn)（Evolve）：進(jìn)行試驗與調(diào)整

5.6 示例：寫自動駕駛出租車試乘報告框架

5.7 從認(rèn)知心理學(xué)角度看BROKE框架的設(shè)計

第6章 使用ChatGPT的進(jìn)階技巧

6.1 使用分治法讓ChatGPT完成大而復(fù)雜的任務(wù)

6.1.1 如何將分治法應(yīng)用到ChatGPT提示設(shè)計中

6.1.2 用ChatGPT+分治法寫長篇科幻小說

6.1.3 示例：使用ChatGPT完成復(fù)雜程序代碼

6.2 上下文學(xué)習(xí)：為ChatGPT提供范例

6.2.1 上下文學(xué)習(xí)的基本步驟

6.2.2 示例：規(guī)定回復(fù)格式，讓ChatGPT當(dāng)英語外教陪聊

6.3 用鏈?zhǔn)剿季S提高ChatGPT的邏輯能力

6.4 自一致性：利用“投票”獲得可靠答案

6.5 知識生成提示

第7章 如何用ChatGPT進(jìn)行創(chuàng)新

7.1 組合式創(chuàng)新

7.2 ChatGPT+領(lǐng)域知識

7.2.1 ChatGPT+心理學(xué)：設(shè)計更容易被填寫的問卷

7.2.2 ChatGPT+邏輯學(xué)：用謂詞邏輯提取文字中的命題

7.2.3 ChatGPT+管理學(xué)+心理學(xué)+社會學(xué)：用多領(lǐng)域理論優(yōu)化管理策略

7.3 ChatGPT+工具

7.3.1 ChatGPT+Mermaid：用ChatGPT畫時序圖

7.4 ChatGPT+其他AI工具

7.5 用ChatGPT做數(shù)據(jù)分析

7.5.1 用ChatGPT做數(shù)據(jù)分析可以利用的工具

7.5.2 用ChatGPT做數(shù)據(jù)分析的注意事項

7.5.3 示例：使用ChatGPT選擇算法并設(shè)計數(shù)據(jù)集

第8章 基于ChatGPT進(jìn)行開發(fā)

8.1 ChatGPT API：利用ChatGPT制作自己的應(yīng)用

8.1.1 什么是API

8.1.2 API的參數(shù)：如何造就瘋癲賽博詩人

8.2 LangChain：大語言模型開發(fā)框架

第9章 ChatGPT的替代品們

9.1 Claude：ChatGPT的孿生姐妹

9.2 PaLM 2：來自谷歌的實力對手

9.3 HuggingChat：“抱抱臉”聊天機(jī)器人

9.4 ChatGLM：來自清華大學(xué)的語言模型

9.5 Alpaca&Vicuna：語言模型之羊駝家族

9.6 其他大語言模型

9.6.1 文心一言：百度的聊天機(jī)器人

9.6.2 訊飛星火：科大訊飛的聊天機(jī)器人

9.6.3 通義千問：阿里巴巴的聊天機(jī)器人

參考文獻(xiàn)

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前言/序言

人類一直在尋找、制造并使用工具，以擴(kuò)展我們的能力，適應(yīng)我們的環(huán)境，甚至超越我們的生物限制。我們所掌握的每一項工具都在某種程度上塑造了我們的生活和社會——從火和輪子，到印刷術(shù)和電力，再到計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)?，F(xiàn)在，我們正站在一個歷史性的分水嶺之上，迎來人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的時代。
如今，以ChatGPT為代表的人工智能已經(jīng)成為一種無法忽視的力量。它們正在迅速地重塑我們的世界，改變我們的生活方式和思考模式。無論你是否愿意接受，這已經(jīng)成為世界的現(xiàn)狀，也將是未來的發(fā)展趨勢。
以ChatGPT為代表的大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）是非常強(qiáng)大的工具。然而，同其他工具一樣，其真正的價值取決于我們?nèi)绾问褂盟鼈儭?/p>