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大模型時代:ChatGPT拉開硅基文明序幕 版權(quán)信息
- ISBN：9787121456725
- 條形碼：9787121456725 ; 978-7-121-45672-5
- 裝幀：平塑
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大模型時代:ChatGPT拉開硅基文明序幕 內(nèi)容簡介
本書是2023年不可錯過的AIGC入門讀物，是介紹大語言模型時代ChatGPT的重要資料，由人工智能獨角獸企業(yè)硅基智能核心團隊編纂而成，結(jié)合生動的比喻和有趣的案例，向所有關(guān)注未來科技的從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者、投資人、政府機構(gòu)科普AIGC的源起、技術(shù)思想和商業(yè)落地場景。本書涵蓋了ChatGPT、OpenAI、生成式AI、人工智能、聊天機器人、AI繪畫、內(nèi)容生成直播、內(nèi)容生成短視頻等內(nèi)容。
大模型時代:ChatGPT拉開硅基文明序幕 目錄
目 錄
第1章 AIGC的由來及發(fā)展歷程
1.1 人工智能發(fā)展的歷程 // 003
1.2 什么是AIGC // 009
1.3 AIGC的發(fā)展歷程 // 011
1.4 AIGC涉及的技術(shù) // 012
1.5 AIGC技術(shù)的優(yōu)點 // 013
1.6 AIGC技術(shù)的應(yīng)用 // 014
第2章 硅之手——圖像視頻生成
2.1 圖像生成方向 // 020
2.1.1 發(fā)揮創(chuàng)造力 // 021
2.1.2 激發(fā)靈感 // 026
2.1.3 可控創(chuàng)作 // 032
2.1.4 編輯圖像 // 040
2.1.5 微調(diào)模型 // 046
2.2 視頻生成方向 // 049
2.2.1 AI換臉 // 049
2.2.2 構(gòu)建數(shù)字人 // 052
2.2.3 用文本生成視頻 // 053
2.2.4 可控編輯現(xiàn)有視頻 // 054
2.2.5 視頻超分 // 056
2.3 3D模型方向 // 058
2.3.1 文本生成人體模型 // 058
2.3.2 文本生成3D模型 // 060
2.3.3 圖像生成3D模型 // 061
2.3.4 草圖生成3D模型 // 062
2.3.5 文本生成人體動作 // 063
第3章 硅之身——短視頻、數(shù)字人時代
3.1 揭示短視頻走紅的原因 // 068
3.2 探究短視頻的商業(yè)價值 // 070
3.2.1 沉浸式的廣告呈現(xiàn) // 071
3.2.2 靈活隱式的內(nèi)容植入 // 072
3.2.3 爆發(fā)增長的內(nèi)容帶貨 // 072
3.2.4 異軍突起的網(wǎng)紅 // 073
3.2.5 繁榮發(fā)展的短視頻生態(tài) // 074
3.3 內(nèi)容生產(chǎn)者的困境 // 075
3.3.1 需求與供給的矛盾 // 075
3.3.2 門檻阻礙了內(nèi)容生產(chǎn)與創(chuàng)新 // 077
3.4 數(shù)字人產(chǎn)業(yè) // 078
3.4.1 通過數(shù)字人實現(xiàn)AIGC // 079
3.4.2 數(shù)字人助力AIGC，將開拓更大的商業(yè)空間 // 081
3.4.3 AI互動，數(shù)字人24小時直播 // 082
3.4.4 為創(chuàng)作者定制的基于數(shù)字人的AI短視頻生成
平臺 // 082
第4章 硅之腦——大語言模型時代
4.1 自然語言處理技術(shù)的歷史沿革 // 088
4.1.1 詞袋模型 // 088
4.1.2 詞嵌入 // 090
4.2 生成式預(yù)訓練模型 // 095
4.2.1 什么是生成模型 // 095
4.2.2 什么是預(yù)訓練模型 // 096
4.2.3 從ELMo模型到Transformer模型 // 098
4.2.4 后Transformer模型時代 // 105
4.2.5 基于 Transformer 的預(yù)訓練語言模型 // 107
4.3 GPT系列比較 // 122
4.3.1 三代GPT對比 // 124
4.3.2 提示詞學習 // 131
4.4 ChatGPT的由來 // 139
4.4.1 從GPT-3到ChatGPT的發(fā)展歷程 // 139
4.4.2 思維鏈提示—引出復(fù)雜推理能力 // 141
4.4.3 InstructGPT—與人類對齊，引出ChatGPT // 142
4.4.4 ChatGPT的出現(xiàn) // 147
4.5 注釋 // 147
第5章 硅之聲——語音合成、克隆與變換
5.1 語音合成系統(tǒng)與模型 // 153
5.1.1 聲學模型 // 155
5.1.2 聲碼器 // 158
5.2 語音合成相關(guān)技術(shù) // 159
5.2.1 聲音克隆 // 160
5.2.2 聲音變換 // 166
5.3 注釋 // 168
第6章 底層核心技術(shù)
6.1 擴散模型 // 173
6.1.1 去噪擴散概率模型 // 175
6.1.2 擴散模型改進 // 184
6.1.3 擴散模型應(yīng)用 // 200
6.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò) // 214
6.2.1 什么是GAN // 215
6.2.2 GAN的發(fā)展及應(yīng)用 // 217
6.2.3 GAN訓練 // 226
6.3 注釋 // 231
第7章 經(jīng)典商業(yè)案例
7.1 AIGC 影視傳媒：拓展空間，提升質(zhì)量 // 237
7.1.1 新聞采集 // 238
7.1.2 新聞生成 // 238
7.1.3 視頻編輯 // 238
7.1.4 劇本生成 // 239
7.1.5 擴展影視角色和場景的創(chuàng)作空間 // 240
7.1.6 賦能影視剪輯 // 241
7.2 AIGC 電商：智能化電商，改變購物模式 // 242
7.2.1 商品3D建模 // 243
7.2.2 天貓家裝城3D版 // 244
7.2.3 鹿班 // 245
7.2.4 虛擬主播 // 245
7.3 AIGC 教育：賦能教育，引領(lǐng)教育變革 // 246
7.3.1 個性化學習 // 246
7.3.2 智能化評估 // 247
7.3.3 教學輔助工具 // 247
7.4 AIGC 醫(yī)療：智能醫(yī)療，診療新勢 // 248
7.4.1 疾病診斷和治療 // 249
7.4.2 藥物研發(fā) // 249
7.4.3 精準醫(yī)療 // 250
7.5 AIGC 金融：大數(shù)據(jù)與人工智能革新 // 251
7.5.1 風險評估 // 252
7.5.2 投資組合管理 // 253
7.5.3 反欺詐 // 253
7.5.4 市場預(yù)測 // 254
7.6 AIGC 農(nóng)業(yè)：革新農(nóng)業(yè)，未來可期 // 255
7.6.1 農(nóng)作物種植和管理 // 255
7.6.2 農(nóng)業(yè)物流和供應(yīng)鏈管理 // 256
7.6.3 農(nóng)業(yè)機器人和自動化 // 256
7.7 OpenAI // 257
7.7.1 概述 // 257
7.7.2 技術(shù)與研究 // 258
7.7.3 商業(yè)應(yīng)用 // 262
7.7.4 OpenAI的影響 // 263
7.8 注釋 // 264
第8章 AIGC的風險與展望
8.1 AIGC的風險與不足 // 268
8.1.1 關(guān)鍵技術(shù)仍然不夠成熟 // 268
8.1.2 監(jiān)管難度加大 // 269
8.1.3 AIGC的其他負面影響 // 270
8.2 對AIGC的展望 // 271
8.2.1 AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展 // 271
8.2.2 AIGC產(chǎn)品的不斷豐富 // 272
8.2.3 AIGC生態(tài)的逐步完善 // 273
第1章 AIGC的由來及發(fā)展歷程
1.1 人工智能發(fā)展的歷程 // 003
1.2 什么是AIGC // 009
1.3 AIGC的發(fā)展歷程 // 011
1.4 AIGC涉及的技術(shù) // 012
1.5 AIGC技術(shù)的優(yōu)點 // 013
1.6 AIGC技術(shù)的應(yīng)用 // 014
第2章 硅之手——圖像視頻生成
2.1 圖像生成方向 // 020
2.1.1 發(fā)揮創(chuàng)造力 // 021
2.1.2 激發(fā)靈感 // 026
2.1.3 可控創(chuàng)作 // 032
2.1.4 編輯圖像 // 040
2.1.5 微調(diào)模型 // 046
2.2 視頻生成方向 // 049
2.2.1 AI換臉 // 049
2.2.2 構(gòu)建數(shù)字人 // 052
2.2.3 用文本生成視頻 // 053
2.2.4 可控編輯現(xiàn)有視頻 // 054
2.2.5 視頻超分 // 056
2.3 3D模型方向 // 058
2.3.1 文本生成人體模型 // 058
2.3.2 文本生成3D模型 // 060
2.3.3 圖像生成3D模型 // 061
2.3.4 草圖生成3D模型 // 062
2.3.5 文本生成人體動作 // 063
第3章 硅之身——短視頻、數(shù)字人時代
3.1 揭示短視頻走紅的原因 // 068
3.2 探究短視頻的商業(yè)價值 // 070
3.2.1 沉浸式的廣告呈現(xiàn) // 071
3.2.2 靈活隱式的內(nèi)容植入 // 072
3.2.3 爆發(fā)增長的內(nèi)容帶貨 // 072
3.2.4 異軍突起的網(wǎng)紅 // 073
3.2.5 繁榮發(fā)展的短視頻生態(tài) // 074
3.3 內(nèi)容生產(chǎn)者的困境 // 075
3.3.1 需求與供給的矛盾 // 075
3.3.2 門檻阻礙了內(nèi)容生產(chǎn)與創(chuàng)新 // 077
3.4 數(shù)字人產(chǎn)業(yè) // 078
3.4.1 通過數(shù)字人實現(xiàn)AIGC // 079
3.4.2 數(shù)字人助力AIGC，將開拓更大的商業(yè)空間 // 081
3.4.3 AI互動，數(shù)字人24小時直播 // 082
3.4.4 為創(chuàng)作者定制的基于數(shù)字人的AI短視頻生成
平臺 // 082
第4章 硅之腦——大語言模型時代
4.1 自然語言處理技術(shù)的歷史沿革 // 088
4.1.1 詞袋模型 // 088
4.1.2 詞嵌入 // 090
4.2 生成式預(yù)訓練模型 // 095
4.2.1 什么是生成模型 // 095
4.2.2 什么是預(yù)訓練模型 // 096
4.2.3 從ELMo模型到Transformer模型 // 098
4.2.4 后Transformer模型時代 // 105
4.2.5 基于 Transformer 的預(yù)訓練語言模型 // 107
4.3 GPT系列比較 // 122
4.3.1 三代GPT對比 // 124
4.3.2 提示詞學習 // 131
4.4 ChatGPT的由來 // 139
4.4.1 從GPT-3到ChatGPT的發(fā)展歷程 // 139
4.4.2 思維鏈提示—引出復(fù)雜推理能力 // 141
4.4.3 InstructGPT—與人類對齊，引出ChatGPT // 142
4.4.4 ChatGPT的出現(xiàn) // 147
4.5 注釋 // 147
第5章 硅之聲——語音合成、克隆與變換
5.1 語音合成系統(tǒng)與模型 // 153
5.1.1 聲學模型 // 155
5.1.2 聲碼器 // 158
5.2 語音合成相關(guān)技術(shù) // 159
5.2.1 聲音克隆 // 160
5.2.2 聲音變換 // 166
5.3 注釋 // 168
第6章 底層核心技術(shù)
6.1 擴散模型 // 173
6.1.1 去噪擴散概率模型 // 175
6.1.2 擴散模型改進 // 184
6.1.3 擴散模型應(yīng)用 // 200
6.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò) // 214
6.2.1 什么是GAN // 215
6.2.2 GAN的發(fā)展及應(yīng)用 // 217
6.2.3 GAN訓練 // 226
6.3 注釋 // 231
第7章 經(jīng)典商業(yè)案例
7.1 AIGC 影視傳媒：拓展空間，提升質(zhì)量 // 237
7.1.1 新聞采集 // 238
7.1.2 新聞生成 // 238
7.1.3 視頻編輯 // 238
7.1.4 劇本生成 // 239
7.1.5 擴展影視角色和場景的創(chuàng)作空間 // 240
7.1.6 賦能影視剪輯 // 241
7.2 AIGC 電商：智能化電商，改變購物模式 // 242
7.2.1 商品3D建模 // 243
7.2.2 天貓家裝城3D版 // 244
7.2.3 鹿班 // 245
7.2.4 虛擬主播 // 245
7.3 AIGC 教育：賦能教育，引領(lǐng)教育變革 // 246
7.3.1 個性化學習 // 246
7.3.2 智能化評估 // 247
7.3.3 教學輔助工具 // 247
7.4 AIGC 醫(yī)療：智能醫(yī)療，診療新勢 // 248
7.4.1 疾病診斷和治療 // 249
7.4.2 藥物研發(fā) // 249
7.4.3 精準醫(yī)療 // 250
7.5 AIGC 金融：大數(shù)據(jù)與人工智能革新 // 251
7.5.1 風險評估 // 252
7.5.2 投資組合管理 // 253
7.5.3 反欺詐 // 253
7.5.4 市場預(yù)測 // 254
7.6 AIGC 農(nóng)業(yè)：革新農(nóng)業(yè)，未來可期 // 255
7.6.1 農(nóng)作物種植和管理 // 255
7.6.2 農(nóng)業(yè)物流和供應(yīng)鏈管理 // 256
7.6.3 農(nóng)業(yè)機器人和自動化 // 256
7.7 OpenAI // 257
7.7.1 概述 // 257
7.7.2 技術(shù)與研究 // 258
7.7.3 商業(yè)應(yīng)用 // 262
7.7.4 OpenAI的影響 // 263
7.8 注釋 // 264
第8章 AIGC的風險與展望
8.1 AIGC的風險與不足 // 268
8.1.1 關(guān)鍵技術(shù)仍然不夠成熟 // 268
8.1.2 監(jiān)管難度加大 // 269
8.1.3 AIGC的其他負面影響 // 270
8.2 對AIGC的展望 // 271
8.2.1 AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展 // 271
8.2.2 AIGC產(chǎn)品的不斷豐富 // 272
8.2.3 AIGC生態(tài)的逐步完善 // 273
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大模型時代:ChatGPT拉開硅基文明序幕 作者簡介
司馬華鵬南京硅基智能科技有限公司創(chuàng)始人.董事長、CEO，”80后連續(xù)創(chuàng)業(yè)成功者，畢業(yè)于南京航空航天大學。中國青年企業(yè)家協(xié)會會員，南京市雨花臺區(qū)政協(xié)常委，南京市青年商會常務(wù)副會長，南京市文化協(xié)會副理事長。獲南京市金梧桐年度貢獻人物獎。被評為南京市科技創(chuàng)新先餑人物、江蘇省2020年度互聯(lián)網(wǎng)十大新銳人物。2017年創(chuàng)立基智能，5年后成為國家級專精特新小巨人企業(yè)，獲得應(yīng)訊接資、招銀國際、國新央企、海松資本、紅杉資本奇虎中財?shù)?輪劇資，估值的過00億元，擁有授權(quán)發(fā)明專利70多項，注陽商標100多項。
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