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本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术，以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。
内容简介
全书分为三部分。
首先，详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式，同时也揭示了在人工智能生成内容（AIGC）领域下，图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势；
接下来，对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析，包括大规模模型结构、上下文学习、强化学习、涌现机制等，引导读者深刻理解ChatGPT的本质和相应算法原理；
最后，从应用角度出发，展示了ChatGPT在推动生产力变革方面的潜力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、医疗等行业的影响和未来前景。阅读本书后，读者可以获得对AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。
作者简介
编著者杨昊，华中科技大学人工智能与自动化学院博士研究生，主要研究深度学习、图像复原、生成模型，曾发表多篇学术论文。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
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？
本章小结
ChatGPT漫谈是2024年由清华大学出版社出版,作者杨昊 等 编著。
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