包郵 ChatGPT改變世界:全面讀懂ChatGPT

作者：耿向華

出版社：河北科學技術出版社出版時間：2023-08-01

開本： 16開 頁數： 248

本類榜單：計算機/網絡銷量榜

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄
作者簡介

ChatGPT改變世界:全面讀懂ChatGPT 版權信息

ISBN：9787571717346
條形碼：9787571717346 ; 978-7-5717-1734-6
裝幀：平裝-膠訂
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網絡
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計算機理論

ChatGPT改變世界:全面讀懂ChatGPT 本書特色

以*簡單的方式讓你輕松讀懂ChatGPT如何改變世界
1、全面剖析ChatGPT架構，洞悉*前沿的AI技術，領略人工智能未來趨勢。
2、ChatGPT訓練與微調、自然語言生成等實用技巧一網打盡，掌握更多ChatGPT知識。
3、詳盡的實例解析，深入了解各種應用場景，激發創意靈感。
4、精選10大插件詳盡介紹，助你在使用ChatGPT中不斷精進。

ChatGPT改變世界:全面讀懂ChatGPT 內容簡介

本書將帶你踏上一段充滿驚喜和啟發的冒險之旅，深入探索人工智能軟件ChatGPT的無限魅力
從**章開始，本書將帶你探尋ChatGPT的起源，帶你了解它的訓練過程、技術原理以及它如何學習和理解人類語言。本書還為你展示了能夠擴展ChatGPT功能的十大插件，使ChatGPT在各個領域發揮更大的作用。在閱讀本書的過程中，你將追隨著ChatGPT的學習軌跡，洞察其對人機交互的革命性影響。這會激發你與ChatGPT一起改變世界的欲望。
無論你是技術愛好者、創新者還是對未來充滿好奇的讀者，都歡迎你來到ChatGPT的奇妙世界!

ChatGPT改變世界:全面讀懂ChatGPT 目錄

第 1 章　引言 001
1.1 ChatGPT 的概念 002
1.2 ChatGPT 的主要特點與優勢 004
1.3 ChatGPT 的演進 013
第 2 章　對話新時代的智能伙伴：ChatGPT 與人類思維 019
2.1 人類思維與語言模型的基礎 020
2.2 ChatGPT 在模擬人類思維方面的進展 022
2.3 ChatGPT 與人類思維的差距 .033
第 3 章　揭秘 ChatGPT 神秘面紗：ChatGPT 的核心技術原理與架構 040
3.1 從輸入到輸出：ChatGPT 處理信息的流程 041
3.2 Transformer 架構：支撐 ChatGPT 的關鍵技術 043
3.3 自注意力機制：理解信息間的關聯 048
3.4 編碼與解碼：文本信息的表示與生成 055
3.5 任務改寫 061
第 4 章　優化 ChatGPT 的性能與應用適應性：訓練與微調 065
4.1 訓練與預訓練策略 066
4.2 模型生成與控制 069
4.3 微調策略 082
第 5 章　擴展 ChatGPT 功能的利器：10 款能讓 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 的雙重能力：自然語言生成與理解 121
6.1 自然語言生成基本概念 122
6.2 自然語言理解基本概念 127
6.3 ChatGPT 在自然語言生成中的應用 134
6.4 ChatGPT 在自然語言理解中的應用 138
6.5 融合生成與理解的對話系統 140
第 7 章　持續改進和用戶滿意度提升：ChatGPT 運營反饋 144
7.1 用戶反饋收集途徑 145
7.2 用戶反饋數據分析 148
7.3 改進措施制定 152
7.4 跟進與持續改進 156
7.5 內部溝通與分享 161
7.6 用戶滿意度提升 163
7.7 用戶反饋激勵機制 168
第 8 章　智能交互的多重形態：ChatGPT 應用場景與案例分析 172
8.1 日常生活與娛樂應用 173
8.2 教育與培訓應用 184
8.3 商業與企業應用 192
第 9 章　未來對話質量的極限測試：ChatGPT 評估與評價 205
9.1　性能指標與評估方法概述 206
9.2　系統準確性與可靠性評估 213
9.3　自然語言生成質量評價 .215
9.4　多樣性與創新性評估 220
9.5　用戶滿意度與實用性評估 223
9.6　跨領域與多語言支持評價 225
9.7　社會影響與公共利益評估 227
第 10 章　人機交互新時代的瓶頸與突破：ChatGPT 的潛在挑戰與未來展望 229
10.1　對抗性樣本與魯棒性 230
10.2　語言模型與常識推理 232
10.3　知識更新與持續學習 235
10.4　技術發展與模型優化 239
10.5　多語言支持與文化適應性 242
10.6　個性化與用戶體驗優化 245
10.7　跨學科研究與合作拓展 245
10.8　社會影響與公共利益平衡 247

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