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计算机理论

ChatGPT改变世界:全面读懂ChatGPT

作者：耿向华

出版社：河北科学技术出版社出版时间：2023-08-01

开本： 16开 页数： 248

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

ChatGPT改变世界:全面读懂ChatGPT 版权信息

ISBN：9787571717346
条形码：9787571717346 ; 978-7-5717-1734-6
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

ChatGPT改变世界:全面读懂ChatGPT 本书特色

以*简单的方式让你轻松读懂ChatGPT如何改变世界
1、全面剖析ChatGPT架构，洞悉*前沿的AI技术，领略人工智能未来趋势。
2、ChatGPT训练与微调、自然语言生成等实用技巧一网打尽，掌握更多ChatGPT知识。
3、详尽的实例解析，深入了解各种应用场景，激发创意灵感。
4、精选10大插件详尽介绍，助你在使用ChatGPT中不断精进。

ChatGPT改变世界:全面读懂ChatGPT 内容简介

本书将带你踏上一段充满惊喜和启发的冒险之旅，深入探索人工智能软件ChatGPT的无限魅力
从**章开始，本书将带你探寻ChatGPT的起源，带你了解它的训练过程、技术原理以及它如何学习和理解人类语言。本书还为你展示了能够扩展ChatGPT功能的十大插件，使ChatGPT在各个领域发挥更大的作用。在阅读本书的过程中，你将追随着ChatGPT的学习轨迹，洞察其对人机交互的革命性影响。这会激发你与ChatGPT一起改变世界的欲望。
无论你是技术爱好者、创新者还是对未来充满好奇的读者，都欢迎你来到ChatGPT的奇妙世界!

ChatGPT改变世界:全面读懂ChatGPT 目录

第 1 章　引言 001
1.1 ChatGPT 的概念 002
1.2 ChatGPT 的主要特点与优势 004
1.3 ChatGPT 的演进 013
第 2 章　对话新时代的智能伙伴：ChatGPT 与人类思维 019
2.1 人类思维与语言模型的基础 020
2.2 ChatGPT 在模拟人类思维方面的进展 022
2.3 ChatGPT 与人类思维的差距 .033
第 3 章　揭秘 ChatGPT 神秘面纱：ChatGPT 的核心技术原理与架构 040
3.1 从输入到输出：ChatGPT 处理信息的流程 041
3.2 Transformer 架构：支撑 ChatGPT 的关键技术 043
3.3 自注意力机制：理解信息间的关联 048
3.4 编码与解码：文本信息的表示与生成 055
3.5 任务改写 061
第 4 章　优化 ChatGPT 的性能与应用适应性：训练与微调 065
4.1 训练与预训练策略 066
4.2 模型生成与控制 069
4.3 微调策略 082
第 5 章　扩展 ChatGPT 功能的利器：10 款能让 ChatGPT更完善的插件 089
5.1 WebPilot 090
5.2 Yabble 094
5.3 Ask Your PDF 097
5.4 Expedia 101
5.5 Wolfram 104
5.6 Show Me Diagrams 107
5.7 ScholarAI 109
5.8 Video Insights 112
5.9 Speak 114
5.10 VoxScript 117
第 6 章　ChatGPT 的双重能力：自然语言生成与理解 121
6.1 自然语言生成基本概念 122
6.2 自然语言理解基本概念 127
6.3 ChatGPT 在自然语言生成中的应用 134
6.4 ChatGPT 在自然语言理解中的应用 138
6.5 融合生成与理解的对话系统 140
第 7 章　持续改进和用户满意度提升：ChatGPT 运营反馈 144
7.1 用户反馈收集途径 145
7.2 用户反馈数据分析 148
7.3 改进措施制定 152
7.4 跟进与持续改进 156
7.5 内部沟通与分享 161
7.6 用户满意度提升 163
7.7 用户反馈激励机制 168
第 8 章　智能交互的多重形态：ChatGPT 应用场景与案例分析 172
8.1 日常生活与娱乐应用 173
8.2 教育与培训应用 184
8.3 商业与企业应用 192
第 9 章　未来对话质量的极限测试：ChatGPT 评估与评价 205
9.1　性能指标与评估方法概述 206
9.2　系统准确性与可靠性评估 213
9.3　自然语言生成质量评价 .215
9.4　多样性与创新性评估 220
9.5　用户满意度与实用性评估 223
9.6　跨领域与多语言支持评价 225
9.7　社会影响与公共利益评估 227
第 10 章　人机交互新时代的瓶颈与突破：ChatGPT 的潜在挑战与未来展望 229
10.1　对抗性样本与鲁棒性 230
10.2　语言模型与常识推理 232
10.3　知识更新与持续学习 235
10.4　技术发展与模型优化 239
10.5　多语言支持与文化适应性 242
10.6　个性化与用户体验优化 245
10.7　跨学科研究与合作拓展 245
10.8　社会影响与公共利益平衡 247

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