本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。
本书分为10章。
第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenAI进行初步讲解。
第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。
第3章讲解如何用Prompt（提示语）让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Prompt的原则，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。
第4章讲解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解决方案。
第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构，涉及知识问答机器人、任务型对话机器人、闲聊机器人和商业智能对话机器人，并分析了ChatGPT与其的区别。
第6章讲解人工智能基础知识，涉及人工智能发展简史、三个主流学派研究思路的区别，以及从机器学习到深度学习的发展历程。
第7章讲解构建ChatGPT的基础模型Transformer是如何从RNN、LSTM、注意力机制、自注意力机制一路发展而来的。
第8章讲解ChatGPT是如何从GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5发展而来，并进一步演化为GPT-4的，它跟BERT的关系和区别是什么；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的，并探讨了OpenAI成功的秘诀。
第9章讲解以ChatGPT为代表的大模型出现的“涌现”现象并对其原理进行探讨，包括对涌现现象、思维链现象、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理、错误修正等的讨论。
第10章讨论ChatGPT对人工智能行业、人工智能从业者及社会的影响，以及人工智能后续的发展方向；还讨论了如何构建商业模式、竞争格局将怎样改变，以及如何在人工智能快速发展的时代保持自己的竞争力。
本书面向对人工智能及ChatGPT感兴趣的读者，特别是想要全面了解ChatGPT的读者。无论是从应用角度还是从技术原理角度，读者都能从本书中获益。
魏进锋
人工智能算法专家，拥有10年以上人工智能算法工作经验，主要研究领域为自然语言处理、智能对话机器人、深度学习、大模型等。曾就职于阿里巴巴达摩院智能对话算法组、小米人工智能实验室智能客服算法部门、IBM中国研发中心等，积累了丰富的人工智能理论研究经验和算法落地经验，对人工智能如何赋能产业及产生商业价值有独到的见解和实践经验。
储兵兵
曾担任小米人工智能实验室智能客服算法负责人、联通在线信息科技有限公司算法总监，拥有10年自然语言处理经验，目前主要致力于研究AIGC与多模态算法。曾多次创业。
聂文峰
长期从事自然语言处理、机器学习、深度学习相关的研发工作，先后在百度、京东等一线互联网公司负责新闻及电商推荐系统相关的工作。
l 本书作者资深：本书作者有阿里巴巴达摩院、小米人工智能实验室等从业经历，拥有10年以上人工智能算法工作经验，在智能对话机器人领域主导过多个知名项目，并培养了众多年轻从业者。
l 本书版本很新：详尽阐释了ChatGPT是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来，并进一步演化为GPT-4的；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的。
l 本书理论很新：全面阐述了以ChatGPT为代表的大模型出现的“涌现”现象并对其原理进行探讨，包括对涌现现象、思维链现象、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理、错误修正等的讨论。
ChatGPT，这款由OpenAI在2022年11月推出的智能对话机器人一经推出，便迅速火爆全网，上线两个月，其活跃用户量便已破亿，几个月后依然热度不减。2023年3月，OpenAI又发布了GPT-4来为ChatGPT提供更强大的助力。OpenAI的一系列操作，也给了其他人工智能企业莫大的压力，各大人工智能企业纷纷奋起直追，一场浩大的自然语言大模型“军备竞赛”也在如火如荼地开展着。
现在，关于ChatGPT的资讯铺天盖地，本书会将涉及ChatGPT的知识有机地整合在一起，并用通俗易懂的语言深入浅出地讲解其原理，帮助我们对ChatGPT有完整并且深入的认知，不至于人云亦云。
通过本书，我们可以了解到什么是ChatGPT，它适用于哪些场景，它的原理是什么，为什么这么厉害，以及它的出现是否会对我们的工作和生活产生影响。
本书分为10章。
第1章先让我们对ChatGPT有初步的认知和体验，了解ChatGPT的华丽出场及人们对它的喜爱和“调戏”，以及如何用它帮助我们工作和生活；还介绍了ChatGPT的创造者OpenAI的情况。本章也对其他章节所讲解的内容做了提纲挈领式的简介。
第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在回答问题、自然语言生成、语言翻译、对话交流、图像识别、数据分析、编写代码等场景中解决实际问题。
第3章讲解如何用Prompt让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Prompt的原则都有哪些，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。
第4章讲解ChatGPT的能力缺陷，包括数据偏差和误导性、意识或情感缺失、逻辑和推理能力限制、垂直细分短板、时效性不足等，让我们更全面地了解ChatGPT的优缺点。并提出了一些解决方案，让我们知道如何扬长避短地利用ChatGPT提供的服务。
第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构，涉及知识问答机器人、任务型对话机器人、闲聊机器人和商业智能对话机器人，分析了ChatGPT和传统智能对话机器人的区别，包括架构、内容生成方式、支持场景、多语言、推理能力、多轮对话、语义理解能力、价值观对齐、训练成本、学习方式、自身能力认知、敢于质疑、承认错误并修正等方面的不同。
第6章讲解人工智能基础知识，包括人工智能发展史上的两次低谷和三次崛起，以及人工智能三个主流学派如符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派的研究思路的区别，还讲解了从机器学习到深度学习的发展历程，为我们后面学习ChatGPT的技术原理奠定基础。
第7章讲解构建ChatGPT的基础模型Transformer是如何从RNN、LSTM、注意力机制、自注意力机制一路发展而来的。
第8章讲解ChatGPT的成长路径，讲解其是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来，并进一步演化为GPT-4的，它跟BERT又是什么关系，有什么区别。本章还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的，并探讨了OpenAI成功的秘诀。
第9章讲解以ChatGPT为代表的大模型的涌现现象并对其原理进行探讨，包括对涌现、思维链、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理（见“9.5记忆大师”）、错误修正（见“9.6承认错误”）等的讨论。
第10章讨论ChatGPT对人工智能行业、人工智能从业者及社会的影响，以及人工智能后续的发展方向。本章还讨论了如何构建商业模式、竞争格局将怎样改变，以及如何在人工智能快速发展的时代保持自己的竞争力。
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第1章 人工智能的巅峰之作
1.1 华丽出场
1.2 全民“调戏”
1.3 神兵利器
1.4 危中有机
1.5 OpenAI简介
第2章 全能的ChatGPT
2.1 ChatGPT的使用方式
2.2 ChatGPT能做什么
2.3 ChatGPT的具体应用案例
2.4 同一问题，不同的答案
第3章 真的存在咒语（Prompt）吗
3.1 什么是Prompt
3.2 Prompt的使用方式
3.2.1 一步一步地推理（Let’s think step by step）
3.2.2 适当地突破防线
3.2.3 中英文效果有差异
3.2.4 个性化打造自己的ChatGPT
3.2.5 用工具提升效率
3.3 如何设计Prompt
3.4 有哪些好用的现成的Prompt
第4章 ChatGPT也不是万能的
4.1 ChatGPT的能力缺陷
4.2 ChatGPT能力缺陷的具体体现
4.2.1 数据偏差和误导性
4.2.2 意识或情感缺失
4.2.3 逻辑和推理能力限制
4.2.4 垂直细分短板
4.2.5 时效性不足
4.3 如何帮助ChatGPT补足短板
4.4 ChatGPT的固执己见
第5章 不一样的智能对话机器人
5.1 世界上第一个智能对话机器人
5.2 图灵测试
5.3 传统智能对话机器人
5.3.1 知识问答机器人
5.3.2 任务型对话机器人
5.3.3 闲聊机器人
5.3.4 商业智能对话机器人
5.4 传统智能对话机器人的特点
5.5 ChatGPT有啥不一样
第6章 史前时代——人工智能基础知识
6.1 人工智能简介
6.1.1 发展简史
6.1.2 人工智能的不同学派
6.2 机器学习
6.3 深度学习
6.4 五花八门的神经网络
第7章 一切过往，皆为序章——ChatGPT的基石
7.1 自然语言处理
7.2 RNN
7.2.1 一对多
7.2.2 多对一
7.2.3 多对多
7.3 LSTM
7.4 注意力机制
7.5 自注意力机制
7.6 Transformer
7.6.1 编码器部分
7.6.2 位置信息编码
7.6.3 解码器部分
7.6.4 Transformer的工作流程
第8章 ChatGPT的狂飙之路
8.1 大模型时代的开启
8.2 GPT——出师不利的主角
8.3 BERT
8.4 GPT-2——执着的单向模型
8.5 GPT-3——真正的巨无霸
8.6 CodeX——GPT-3会写代码啦
8.7 ChatGPT——划时代的产品
8.8 GPT-4
8.9 OpenAI成功的秘诀
第9章 ChatGPT神奇的“涌现”现象——通往未来之路
9.1 什么是涌现
9.2 思维链
9.2.1 现象展示
9.2.2 深度讨论
9.3 上下文学习能力
9.3.1 现象展示
9.3.2 原理及讨论
9.4 指令理解
9.5 记忆大师
9.6 承认错误
9.7 总结
第10章 未来已来
10.1 ChatGPT对人工智能行业的冲击
10.2 ChatGPT对人工智能从业者的考验
10.3 ChatGPT对社会的影响
10.3.1 作为信息获取工具
10.3.2 作为内容生成工具
10.3.3 作为交互工具
10.3.4 作为工作辅助工具
10.3.5 作为个人辅助工具
10.4 ChatGPT需要解决哪些问题
10.5 未来已来，与君共勉
这个建议还是很不错的。ChatGPT是自然语言处理技术的一种，自然语言处理技术的发展在当前的AI领域中非常重要，涵盖的领域也比较宽泛。如果想要了解ChatGPT技术，可能需要对机器学习基础和自然语言处理领域有一定的了解。 推荐几本书： 1.《Python自然语言处理》 这是一本介绍自然语言处理和Python语言如何应用于自然语言处理领域的著作。这本书的主要内容包括： - 使用Python处理文本数据； - 分析文本、关键字提取、推荐系统、情感分析等自然语言处理相关工作； - 了解基本的自然语言处理算法和技术。 2.《深度学习之PyTorch实战》 这本书提供了一系列基于PyTorch的深度学习实践教程。在深度学习中，PyTorch被广泛应用于各种自然语言处理任务，例如语音识别、机器翻译、情感分析、对话系统等。 3.《模式识别与机器学习》 这是一本介绍机器学习和模式识别基础知识的书，涵盖了很多关于深度学习和自然语言处理方向的内容，包括： - 各种分类算法及其应用； - 利用贝叶斯决策理论进行分类； - 支持向量机(SVM)及其应用； - 集成学习； - 神经网络。 4.《神经网络与深度学习》 这一书包含了神经网络和深度学习最基础的理论和实践，其内容包括： - 介绍深度学习背后的关键思想； - 训练一些流行的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等； - 应用深度学习模型进行音频识别、图像处理和自然语言处理等任务。 希望这些书可以对你研究ChatGPT技术和自然语言处理领域有所帮助。
作为一名AI语言模型，ChatGPT在人工智能领域中具有重要的地位。而想要了解这个模型的工作原理和实际应用案例，可以读一本名为《ChatGPT指南》的书籍。本书全面介绍了ChatGPT的基础知识、技术原理、训练方法和应用案例，旨在帮助读者快速了解AI语言模型的发展历程和最新技术进展。 该书涵盖了从基础知识到高级应用的全面介绍，包括了ChatGPT的开发历程和技术原理、训练技巧和误差分析方法、在各个领域的实际应用案例等。此外，本书还以易于理解的方式，对一些关键技术进行详细的介绍和解释，包括图像处理、自然语言处理、神经网络模型、文本生成、情感分析等。在介绍这些技术时，作者采用了图解和实例分析相结合的方式，使读者更好地理解相关概念和技术。 本书的最大亮点在于数据包含了丰富的应用案例，这些案例涵盖了ChatGPT在工业、医疗、金融等领域的应用。每个案例都有详细的说明和分析，作者从技术、市场、商业等角度进行了解读，使读者对ChatGPT的应用场景和商业价值有更深刻的理解。 总的来说，这本《ChatGPT指南》是一本对于AI语言模型初学者而言非常实用的书籍，读者可以借此了解到ChatGPT的基础知识、技术原理和实际应用案例，是一份不可多得的学习资料。
tpg0 2023-04-20 10:10:43
作为一个聊天机器人开发平台，ChatGPT 在当前人工智能市场中具有显著的竞争力。如果你是一名学习人工智能的初学者，掌握 ChatGPT 平台的使用会为你的学习之路增加很多帮助，而一本介绍 ChatGPT 平台的书籍自然而然成为了一个好的选择。 这本书应该包括以下内容： 1. ChatGPT 平台的简介：介绍 ChatGPT 平台的历史、背景及市场现状，让读者对 ChatGPT 平台有一个全面的了解。 2. ChatGPT 平台的功能：介绍 ChatGPT 平台的功能，让读者清楚知道它可以做什么。包括文本生成、对话系统、情感分析等。 3. ChatGPT 平台的应用：介绍 ChatGPT 平台的应用案例，让读者了解 ChatGPT 平台在实际应用中的效果。 4. ChatGPT 平台的使用：详细介绍 ChatGPT 平台的使用方法，包括平台的注册、API 的调用、数据的导入等。 5. ChatGPT 平台的未来发展：对 ChatGPT 平台未来的发展进行分析和展望，帮助读者了解未来人工智能的趋势和方向。 总体来说，这本书需要深入浅出地介绍 ChatGPT 平台，适合初学者阅读。对于 ChatGPT 平台的专业人士来说，这本书会是一个很好的参考资料。