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ChatGPT进阶:提示工程入门-陈颢鹏 李子菡

  •  ChatGPT进阶:提示工程入门|200
  • 书名: ChatGPT进阶:提示工程入门
  • 作者: 陈颢鹏 李子菡
  • 简介: 本书是一本面向所有人的提示工程工具书,旨在帮助你掌握并有效利用以ChatGPT为代表的AI工具。学习完本书后,你将能够自如地将ChatGPT运用在生活和专业领域中,成为ChatGPT进阶玩家。 本书共分为9章,内容涵盖三个层次:介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1~2章深入介绍与剖析了ChatGPT与提示工程,并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3~5章演示了ChatGPT的实际运用,教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题,并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架,让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6~9章讲解了来自学术界的提示工程方法,以及如何围绕ChatGPT进行创新;此外,为希望ChatGPT进行应用开发的读者提供了实用的参考资料,并介绍了除ChatGPT之外的其他选择。 本书聚焦ChatGPT的实际应用,可操作,可重复,轻松易读却不失深度。无论你是对ChatGPT及类似工具充满好奇,还是期待将其转化为生产力,本书都值得一读。此外,本书还可作为相关培训机构的教材。
  • 出版时间 2023-09-01 00:00:00
  • ISBN: 9787301342497
  • 分类: 计算机-理论知识
  • 出版社: 北京大学出版社

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封面

版权信息

内容提要

前言

第1章 认识ChatGPT

1.1 ChatGPT是什么

1.2 ChatGPT的能力

1.3 ChatGPT的局限

第2章 人机共舞的艺术:提示工程简介

2.1 什么是提示与提示工程

2.2 提示工程的巨大威力:从Let's think step by step说起

2.3 我们与ChatGPT的沟通模型

2.4 从人工智能学科角度看提示工程

2.5 拆解、标准化、流程化:如何用AI改造工作

第3章 使用ChatGPT的基础技巧

3.1 使用文本分隔符分割指令和上下文

3.2 使用标记语言标记输入格式

3.3 使用有序列表与无序列表列出不同的项

3.4 量化你的要求

3.5 不要说“不要做什么”,要说“要做什么”

  • 📌 当你不想让ChatGPT做什么的时候,要告诉它“当遇到这种情况的时候,你应该做什么”,而不是告诉它“不要做什么”。 ^20-468-525
    • ⏱ 2024-01-01 16:26:46

3.6 利用ChatGPT“接龙”的特性引导下一步动作

3.7 多轮对话:ChatGPT“越用越聪明”的秘诀

3.8 使用ChatGPT插件

第4章 使用ChatGPT完成自然语言处理任务

4.1 什么是自然语言处理任务

4.2 文本摘要:提炼文本精华

4.3 文本纠错:检测和修正文本错误

4.4 情感分析:挖掘文本中的情感倾向

4.5 实体识别:抽取特定实体

4.6 机器翻译:跨语言的文本转换

4.7 关键词抽取:从文本中识别主题

4.8 问题回答:用ChatGPT学知识

4.9 生成式任务:用ChatGPT做内容创作

第5章 使用 BROKE框架设计ChatGPT提示

5.1 BROKE框架

5.2 背景(Background):信息传达与角色设计

5.3 角色(Role):AI助手的角色扮演游戏

5.4 目标与关键结果(Object&Key Results):给ChatGPT“打绩效”

5.5 改进(Evolve):进行试验与调整

5.6 示例:写自动驾驶出租车试乘报告框架

5.7 从认知心理学角度看BROKE框架的设计

第6章 使用ChatGPT的进阶技巧

6.1 使用分治法让 ChatGPT 完成大而复杂的任务

6.2 上下文学习:为ChatGPT提供范例

6.3 用链式思维提高 ChatGPT 的逻辑能力

6.4 自一致性:利用“投票”获得可靠答案

6.5 知识生成提示

第7章 如何用ChatGPT进行创新

7.1 组合式创新

7.2 ChatGPT+领域知识

7.3 ChatGPT+工具

7.4 ChatGPT+其他AI工具

7.5 用ChatGPT做数据分析

第8章 基于ChatGPT进行开发

8.1 ChatGPT API:利用ChatGPT制作自己的应用

8.2 LangChain:大语言模型开发框架

第9章 ChatGPT的替代品们

9.1 Claude:ChatGPT的孪生姐妹

9.2 PaLM 2:来自谷歌的实力对手

9.3 HuggingChat:“抱抱脸”聊天机器人

9.4 ChatGLM:来自清华大学的语言模型

9.5 Alpaca&Vicuna:语言模型之羊驼家族

9.6 其他大语言模型

参考文献

读书笔记

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