人工智能與ChatGPT
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ChatGPT的背景：從大語言模型到GPT
ChatGPT的技術(shù)：從Transformer模型到RLHF
ChatGPT的使用：從對話到OpanAI API
ChatGPT的應(yīng)用：從編程到統(tǒng)計分析
ChatGPT的案例：從寫專利到出試卷
內(nèi)容簡介
人們相信人工智能可以為這個時代的技術(shù)帶來突破，而ChatGPT則使這種希望成為現(xiàn)實?，F(xiàn)在，許多人都渴望了解與ChatGPT相關(guān)的一切，包括技術(shù)的歷史和背景，其神奇的功能以及如何使用它。雖然ChatGPT的使用方法很簡單，但它具有無限的潛力。如果不去親身體驗，很難體會到它的強(qiáng)大之處。本書盡可能全面地介紹了與ChatGPT相關(guān)的內(nèi)容，特別是許多應(yīng)用示例，可以給讀者帶來啟發(fā)。
希望讀者通過這本書了解ChatGPT后，在自己的工作中也能充分利用它。本書適合希望了解和使用ChatGPT的人閱讀。
作者簡介
范煜，江蘇南通人，畢業(yè)于南京航空航天大學(xué)，研究員級高級工程師，中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會專家組成員，中國移動集團(tuán)、51CTO外聘大數(shù)據(jù)講師，南通理工學(xué)院教師，著有《數(shù)據(jù)革命：大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)方法、技術(shù)與案例》。從事軟件開發(fā)三十多年，大數(shù)據(jù)研究開發(fā)十多年，目前主要從事私有化部署類ChatGPT模型研究，以及硬件、軟件、數(shù)據(jù)（OT、IT、DT）融合的智能系統(tǒng)開發(fā)。
目錄
第1章 人工智能概述 1
1.1 什么是人工智能 1
1.2 人工智能的發(fā)展歷史 2
1.3 人工智能的分類 4
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí) 5
1.5 深度學(xué)習(xí) 6
1.6 通用人工智能（AGI） 9
1.7 自然語言處理 10
1.8 生成式人工智能（AIGC） 11
1.9 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 12
第2章 自然語言處理 15
2.1 自然語言處理的基本概念 15
2.2 自然語言處理的主要技術(shù) 15
2.3 自然語言處理的發(fā)展歷史 16
2.4 語言模型 19
2.5 文本分類和聚類 24
2.6 分詞和詞性標(biāo)注 26
2.7 命名實體識別 28
2.8 句法分析 29
2.9 情感分析 30
2.10 機(jī)器翻譯 32
2.11 文本摘要 33
2.12 自然語言處理的商業(yè)應(yīng)用 34
2.13 自然語言處理的發(fā)展趨勢 39
第3章 OpenAI公司及其產(chǎn)品 40
3.1 OpenAI公司簡介 40
3.2 OpenAI公司發(fā)展歷史 40
3.3 OpenAI和微軟的合作 41
3.4 OpenAI公司主要產(chǎn)品 42
第4章 ChatGPT關(guān)聯(lián)技術(shù) 46
4.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 46
4.2 序列到序列模型（Seq2Seq） 47
4.3 自注意力機(jī)制 47
4.4 多頭自注意力機(jī)制 48
4.5 自監(jiān)督學(xué)習(xí) 48
4.6 Transformer 模型49
4.7 語言生成技術(shù) 51
4.8 多語種語言模型 52
4.9 預(yù)訓(xùn)練語言模型 53
4.10 生成式預(yù)訓(xùn)練模型（GPT） 54
4.11 近端策略優(yōu)化算法（PPO） 54
4.12 詞嵌入 55
4.13 Softmax分類器 56
4.14 指示學(xué)習(xí)和提示學(xué)習(xí) 57
IV
4.15 人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF） 584.16 多模態(tài) 594.17 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)604.18 知識圖譜和實體鏈接 614.19 GPU、TPU與模型訓(xùn)練 61
第5章 ChatGPT介紹 665.1 ChatGPT的主要功能 665.2 ChatGPT的開發(fā)歷史 675.3 ChatGPT的開發(fā)目標(biāo) 675.4 GPT模型的演化 685.5 GPT-3到ChatGPT的演化 715.6 模型的突破davinci-002 735.7 ChatGPT的模型調(diào)用 745.8 ChatGPT的訓(xùn)練過程 745.9 預(yù)訓(xùn)練素材來源 765.10 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 775.11 數(shù)據(jù)集標(biāo)注 785.12 RLHF應(yīng)用 795.13 計算資源與參數(shù)構(gòu)成 815.14 ChatGPT存在的問題 82
第6章 GPT–3.5引擎介紹 846.1 GPT-3引擎 846.2 GPT-3.5引擎 856.3 ChatGPT和GPT-3的區(qū)別 856.4 預(yù)訓(xùn)練 856.5 詞嵌入應(yīng)用 866.6 多層Transformer模塊 876.7 模型變體 88
第7章 ChatGPT使用指南 907.1 如何訪問ChatGPT907.2 如何更有效地提問 917.3 提問技巧 957.4 會話線程 967.5 上下文 977.6 重生成答案 987.7 應(yīng)對回答字?jǐn)?shù)限制 997.8 使用小技巧 103
第8章 ChatGPT應(yīng)用形式 1048.1 計算 1048.2 寫代碼 1068.3 解釋代碼 1078.4 高級語言轉(zhuǎn)換成匯編語言 1088.5 反匯編 1108.6 程序文檔生成 1118.7 程序語言轉(zhuǎn)換 1128.8 程序模擬運行 1138.9 代碼增加注釋 1138.10 時間復(fù)雜度計算1148.11 代碼優(yōu)化方案 1158.12 修復(fù)代碼Bug 1168.13 查詢公式 1178.14 生成復(fù)雜公式 1198.15 生成圖片（通過代碼運行） 1208.16 生成表格 122
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目 錄
V
8.17 生成數(shù)據(jù)庫文檔123
8.18 自動生成SQL代碼 123
8.19 不同數(shù)據(jù)庫SQL命令轉(zhuǎn)換 124
8.20 提取關(guān)鍵字 126
8.21 取名 126
8.22 轉(zhuǎn)換人稱 127
8.23 整理文字 127
8.24 生成流程圖 128
8.25 英語論文摘要 130
第9章 OpenAI API 132
9.1 API概論 132
9.2 交互方式 132
9.3 關(guān)鍵概念 133
9.4 Playground工具 135
9.5 API例子 136
9.6 API訪問 137
9.7 API使用 138
9.8 API參數(shù) 139
9.9 API功能模塊 142
9.10 API端點（Endpoints） 143
9.11 文本生成 144
9.12 語言翻譯 145
9.13 情感分析 145
9.14 文本摘要 147
9.15 文本相似度 149
9.16 文本分類 149
9.17 命名實體識別 152
9.18 聊天機(jī)器人 153
9.19 設(shè)置API響應(yīng)字符數(shù) 155
9.20 API應(yīng)用案例 156
第10章 構(gòu)建自己的ChatGPT模型 160
10.1 為什么需要 160
10.2 如何訓(xùn)練 160
10.3 如何使用 161
10.4 訓(xùn)練代碼示例 161
10.5 模型使用代碼示例 163
10.6 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集格式164
10.7 企業(yè)專有模型構(gòu)建 164
第11章 ChatGPT用于數(shù)據(jù)分析 167
11.1 數(shù)據(jù)分析簡介 167
11.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 167
11.3 數(shù)據(jù)的可視化 170
11.4 聚類分析 180
11.5 相關(guān)性分析 184
11.6 預(yù)測 186
第12章 ChatGPT在不同領(lǐng)域的應(yīng)用 190
12.1 工業(yè)領(lǐng)域 190
12.2 醫(yī)療領(lǐng)域 192
12.3 金融領(lǐng)域 193
12.4 教育領(lǐng)域 194
12.5 知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域 195
VI
第13章綜合應(yīng)用示例 19813.1 籌備會議 19813.2 擬訂方案 20413.3 申請專利 20913.4 軟件開發(fā) 21813.5 解決生產(chǎn)技術(shù)問題 238
第14章教育行業(yè)應(yīng)用示例 24614.1 擬定教學(xué)大綱 24614.2 撰寫教案 25414.3 制作教學(xué)PPT 26414.4 出試卷 26714.5 編寫畢業(yè)設(shè)計材料 27314.6 撰寫畢業(yè)論文 28614.7 準(zhǔn)備新建專業(yè)材料 295
參考文獻(xiàn)299
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