ChatGPT漫谈

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内容简介

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前言

第1章 人工智能生成内容简史

1.1 人工智能技术历史

1.2 深度学习技术

1.2.1 监督学习

1.2.2 无监督学习

1.2.3 强化学习

1.3 计算机视觉

1.3.1 图像分类

1.3.2 目标检测

1.3.3 图像生成

1.4 人工智能与自然语言处理

1.4.1 文本分类

1.4.2 机器翻译

1.4.3 对话聊天和文本生成

本章小结

第2章 ChatGPT

2.1 ChatGPT发展历程

2.2 大规模语言模型

2.2.1 概述

2.2.2 Transformer的网络架构

2.2.3 从概率模型到上下文学习

2.2.4 BERT模型

2.2.5 GPT模型

2.3 以Prompt为基础的指令微调

2.3.1 完形填空

2.3.2 前缀

2.3.3 自动

2.4 人在环路的强化学习训练

2.4.1 概述

2.4.2 人在环路强化学习

2.5 大语言模型的涌现机制

本章小结

第3章 ChatGPT应用与探索

3.1 ChatGPT带来的技术浪潮

3.2 ChatGPT使用技巧

3.2.1 Prompt魔法

3.2.2 插件和应用

3.3 ChatGPT决定行业竞争力

3.3.1 IT行业

3.3.2 金融行业

3.3.3 法律行业

3.3.4 教育行业

3.3.5 传媒行业

3.3.6 医疗保健行业

3.3.7 其他案例

3.4 ChatGPT的局限

3.4.1 ChatGPT能否取代搜索引擎

3.4.2 ChatGPT生成能力的局限

本章小结

第4章 从人工智能到通用人工智能

4.1 近在咫尺的辅助式人工智能

4.1.1 当下的“通用”人工智能

4.1.2 人工智能面临的挑战

4.1.3 通用人工智能的曙光

4.2 笼罩在ChatGPT上的阴云

4.2.1 ChatGPT的内容属于谁？

4.2.2 ChatGPT有创造性思维吗？