书名：与AI对话：ChatGPT提示工程揭秘  
定价：100.0  
ISBN：9787121455865  
作者：陈峥  
版次：1  

内容提要：  

本书以独特的角度，深入浅出地介绍了人工智能领域*新技术——ChatGPT、提示工程及自然语言处理等相关技术。在内容上，本书科普性与专业性并重，既为普通读者提供基础知识，又有对专业领域的深入探讨。本书通过7章的内容，在全面介绍ChatGPT内部原理的基础上，重点解析提示指令的构建方法，以及如何针对各类任务构建合适的提示指令，为广大读者提供了实战经验和指导。适合对ChatGPT充满好奇心的读者，可以满足他们探寻ChatGPT内部原理的需求，还能让他们了解如何将其运用于实际工作中。对有志成为提示工程师的读者，本书提供了从新手到专家的成长之路，帮助打开新的职业发展大门。

作者简介：  

陈峥，电子科技大学信息与软件工程学院副教授、自然语言处理实验室负责人，中文信息学委自然语言生成与智能写作专委会委员。在信息抽取、文本摘要、机器翻译、机器问答、文本写作、多模态内容生成等领域具有丰富的科研和实践经验。于中国科学院成都计算机应用研究所获得博士学位，先后在田纳西大学、亚利桑那州立大学从事访学研究，发表过20余篇论文，拥有10余项专利，曾主持包括国家自然科学基金在内的多项科研项目。

目录：  

目录

*1部分  基础知识

1  ChatGPT：开启人工智能的新时代2

1.1  ChatGPT是什么2

1.2  ChatGPT的历史4

1.2.1  GPT-1：预训练加微调4

1.2.2  GPT-2：更大更强5

1.2.3  GPT-3：能力涌现7

1.2.4  ChatGPT：与AI对话10

1.2.5  GPT-4：多模态12

1.3  ChatGPT的应用场景14

1.4  ChatGPT的局限性17

2  从网页到API：手把手教你使用ChatGPT20

2.1  使用官方网站与ChatGPT进行交互20

2.2  用API的方式访问ChatGPT27

2.3  使用ChatGPT的其他方式30

3  演进之路：从语言模型到提示工程37

3.1  什么是语言模型38

3.2  语言模型的发展历程40

3.2.1  20世纪50年代之前：雏形初现40

3.2.2  20世纪的后五十年：由兴到衰41

3.2.3  21世纪：新时代42

3.3  Transformer模型的结构和原理47

3.3.1  注意力机制47

3.3.2  自注意力机制48

3.3.3  位置信息49

3.3.4  缩放点乘注意力49

3.3.5  多头自注意力50

3.3.6  多层自注意力51

3.3.7  交叉注意力51

3.3.8  完整的Transformer模型52

3.4  语言模型的训练53

3.4.1  自回归训练54

3.4.2  基于人工反馈的强化学习57

3.5  提示工程61

3.5.1  提示工程是什么61

3.5.2  设计良好提示的常见技巧63

3.5.3  提示工程的重要性70

*2部分  提示工程

4  人人都能用AI：构建提示指令，化解各类难题74

4.1  难题已攻克：AI助你跨越语言的障碍74

4.2  不只是纠错：AI让语言表达更精准80

4.3  文学创作新思路：人机协作让作品更具灵感85

4.4  新闻报道加速器：从收集素材到成稿只需几秒97

4.5  一问即答：AI让信息获取更简单103

4.6  专家意见何处寻：AI扮演领域专家角色为你答疑解惑108

4.7  决策*器：如何让AI给出明确回答，助你做决定118

4.8  逻辑驱动的能力提升：数学和编程是一回事儿122

5  从新手到专家：普通人如何成为提示工程师131

5.1  词法和句法分析132

5.1.1  中文分词133

5.1.2  命名实体135

5.1.3  词性标注137

5.1.4  依存句法分析139

5.1.5  总结144

5.2  信息抽取145

5.2.1  关键词提取145

5.2.2  实体关系抽取150

5.2.3  结构化事件抽取153

5.2.4  总结156

5.3  分类与聚类157

5.3.1  文本分类157

5.3.2  情感分析160

5.3.3  文本聚类164

5.3.4  总结172

5.4  理解和问答172

5.4.1  常识知识问答172

5.4.2  阅读理解问答176

5.4.3  问题理解和意图识别181

5.4.4  总结188

5.5  受控文本生成189

5.5.1  文本摘要189

5.5.2  文本复述194

5.5.3  数据到文本的生成199

5.5.4  总结206

5.6  谣言和不实信息检测206

第3部分  延伸讨论

6  狂欢将到：国产“ChatGPT”接踵而来216

6.1  元语智能：ChatYuan216

6.2  复旦大学：MOSS218

6.3  百度：文心一言219

6.4  清华大学：ChatGLM221

6.5  其他223

7  道阻且长：“ChatGPT”们的缺陷与局限224

7.1  幻觉：一柄双刃剑224

7.2  毒性：一个社会问题231

7.3  记忆：短期的更困难231

7.4  多模态：到底有什么用234

参考文献242