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驾驭CHATGPT:学会使用提示词 版权信息
- ISBN:9787121456107
- 条形码:9787121456107 ; 978-7-121-45610-7
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
驾驭CHATGPT:学会使用提示词 本书特色
学会使用提示词,是未来每个人与ChatGPT及AI作画相处的基本技能 AI不会取代你,但会取代不会使用 AI 的人——做会使用AI的人,才是AIGC时代生存之道 本书短小精悍,直入主题,浅显易懂,特别为非技术人员打造 5个提示词写作原则,20余种提示词日常应用场景,6个提示词进阶用法 学得会,用得上,有案例,有思考
驾驭CHATGPT:学会使用提示词 内容简介
本书主要介绍了ChatGPT和AI作画提示词的写作技术,不仅包括如何利用角色扮演、具体翔实和举例提示等原则写出高效、有趣的提示词,以及如何将提示词应用于提升效率、创意思考和加速学习,还包括思维链技术、工具调用、程序调用、使用LangChain库构建应用等进阶内容。本书有大量的应用示例,可读性极强,适合对自然语言处理、机器学习和人工智能等领域感兴趣的读者阅读。无论是初学者还是从业者,都能通过本书全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作画提示词。同时,本书适合开发者和科技创新者阅读,能够为他们提供有关提示词的更深入、更广阔的研究视野和应用思路。
驾驭CHATGPT:学会使用提示词 目录
1.1 AI 简述 / 3
1.2 AIGC 简述 / 9
1.3 ChatGPT 简述 / 13
1.4 GPT 简述 / 15
1.5 用上 ChatGPT/ 21
第 2 章 提示词:初次认识 / 25
2.1 上下文清晰 / 28
2.2 元问题 / 30
2.3 元提示词 / 33
2.4 角色扮演 / 37
2.5 举例提示 / 40
2.6 小试牛刀:取名字 / 41
第 3 章 提示词:运用自如 / 47
3.1 高效写代码 / 49
3.2 轻松写文章 / 55
3.3 赋能高效学习 / 62
3.4 简单学英语 / 76
3.4.1 练习口语 / 76
3.4.2 练习写作 / 78
3.4.3 辅助阅读 / 80
3.5 生活小帮手 / 82
3.5.1 旅行计划 / 82
3.5.2 懒人菜谱 / 84
3.5.3 选择礼物 / 86
3.5.4 医疗咨询 / 88
3.6 面试与职业 / 92
3.6.1 模拟面试 / 92
3.6.2 职业咨询 / 98
3.7 玩游戏 / 101
3.7.1 下五子棋 / 102
3.7.2 文本游戏 / 107
3.7.3 画表情包 / 110
3.8 辩论交流 / 114
3.9 模拟人物 / 119
3.9.1 模拟女友 / 119
3.9.2 模拟名人 / 124
3.10 秒变办公神器 / 126
3.10.1 伪装 Linux 操作系统 / 126
3.10.2 秒变 Excel / 127
3.10.3 扮演 JavaScript 控制台 / 129
3.11 AI 作画 / 131
3.11.1 AI 作画的基本原理 / 131
3.11.2 AI 作画的关键技术 / 132
3.11.3 提示词在 AI 作画中的应用 / 135
3.11.4 AI 作画的未来发展 / 144
第 4 章 提示词:更进一步 / 153
4.1 思维链 / 155
4.2 工具调用 / 161
4.3 用提示词写复杂应用 / 165
4.4 在程序中调用大语言模型 / 170
4.4.1 Python 调用 GPT 生成古诗 / 170
4.4.2 大语言模型的参数 / 172
4.5 LangChain 库 / 176
第 5 章 拥抱 ChatGPT/ 187
5.1 ChatGPT 是通用人工智能吗 / 189
5.2 大语言模型是否就是实现通用人工智能的正确路径 / 191
5.3 人工智能安全的顾虑 / 194
5.4 ChatGPT 对未来发展的影响 / 196
5.4.1 S2B2C 模式 / 196
5.4.2 对于个人的影响 / 199
5.5 用提示词拥抱 ChatGPT/ 203
附录 A 有趣的 AI 应用 / 205
A.1 文档阅读助手 / 205
A.1.1 日常文章阅读 AI 应用:Readwise / 205
A.1.2 论文或报告阅读 AI 应用:OpenRead 和 ChatPDF / 208
A.2 聊天机器人 / 213
A.3 专业软件调用 / 217
A.3.1 在 Unity 中调用 ChatGPT / 217
A.3.2 在 Blender 中调用 ChatGPT / 220
参考文献 / 222
驾驭CHATGPT:学会使用提示词 作者简介
Shom:热爱语言学的IT技术男,ChatGPT的深度用户,对大语言模型及提示词有浓厚的兴趣,主要负责搭建本书架构及进阶部分内容的写作。 Wenyuan,本科毕业于日本京都大学,新加坡国立博士在读。研究方向包括量子计算以及AI for Physics。 Boyan,毕业于麻省理工学院。自2017年起至今一直从事AI方向工作,曾在BAT中两家AI核心部门任职,负责AI平台技术产品的设计与商业化。现就职于某头部外企,负责AI相关创新业务。
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