释放ChatGPT和人工智能的力量:掌握提示工程,彻底改变你与语言模型的互动你准备好释放ChatGPT和人工智能革命的全部潜力了吗?这本全面的指南将带你深入提示工程的世界,这是最大化大型语言模型(LLMs)如ChatGPT能力的关键。无论你是数据科学家、人工智能研究者、开发者、作家,还是仅仅对人工智能的未来感到好奇,这本书都能为你提供制作有效提示的知识和技巧,这些提示能够产生ChatGPT和其他LLMs的精确且有价值的响应。

  • 提升LLM在多种任务上的性能,从创意写作和问题解决到数据分析和研究。
  • 理解像ChatGPT这样的LLMs的内部工作机制及其与提示的互动。
  • 导航伦理考虑,确保你的提示公平且包容。
  • 探索高级技术,如少量学习、提示链以及与ChatGPT的微调。
  • 发现提示工程在各行各业的尖端应用。 这本书是你的路线图,旨在:
  • 利用ChatGPT大幅提升你的生产力和创造力。
  • 通过利用LLMs的力量在你的领域中获得竞争优势。
  • 为人工智能的负责任开发和应用做出贡献。 本书特色实际例子、真实世界案例研究以及专为ChatGPT设计的用户指南,赋予你成为提示工程大师和利用人工智能变革力量的能力。不要错过保持领先的机会!今天就获取你的副本,开始你与ChatGPT一起的人工智能精通之旅。
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在《Prompt Engineering 快速指南》中,著名技术未来学家、管理咨询师和AI思想领袖Ian Khan就理解和学习如何使用生成式AI的第一步提供了实用且富有洞察力的讨论。在这本简洁的快速启动指南中,你将学习如何设计和使用提示符,以充分利用大型语言模型生成式AI应用程序,如ChatGPT、DALL-E、谷歌的Bard等。书中,你将探索如何理解生成式人工智能,并在广泛的行业用例中工程化提示符。你还会发现深思熟虑且启发性的案例研究和动手练习,以及一步步的指南,帮助你在短时间内快速掌握提示符工程。该书为非技术用户编写,旨在帮助他们在生成式AI世界中迈出第一步。 除了一个有用的常见术语词汇表、有用的额外阅读和资源列表及其他资源外,你还将获得:

生成式人工智能基础知识的解释,帮助你了解ChatGPT和其他LLMs的内部运作机制 分步指南,用于创建有效、高效和符合伦理的提示符,帮助你从这些激动人心的新工具中获得尽可能多的实用性 使用各种公开可用的人工智能工具生成文本、图像、视频、声音、音乐和其他音频的策略

《Prompt Engineering 快速指南》是技术爱好者、营销人员、内容创作者、技术专业人员、数据专家以及任何其他希望在工作或家庭中理解和使用生成式AI的人必读的书籍,非常适合对最新和最实用的技术进步感兴趣的任何人。不需要有先前的经验。

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斯坦福大学教授 Dan Jurafsky 与科罗拉多大学波德分校的 James H. Martin 共同编写的《语音与语言处理》是自然语言处理领域里的著名参考书。它不仅可以帮助语言学研究者深入了解语言处理的计算模型和技术,而且还能帮助计算机语言应用开发人员了解更多语言学基础,并帮助语音处理的专业人员了解语言理解和语义学知识。在 2008 年该书推出第二版之后,最近发布了最新版,共有23章。涵盖了Transformer、大语言模型、微调、掩码语言模型等。

《语音与语言处理》第三版草稿链接:http://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

全文 pdf 链接:https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3bookfeb3_2024.pdf

本书主要内容包含适用于本科或高级本科的经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别、计算机语言学与人类语言处理。全书分五部分,从第二版 25 章的基础上精简到23章,加入了大语言模型、掩码语言模型等新章节。该书深入探讨了计算机处理自然语言的词汇、语法、语义等各方面问题,并介绍了计算机科学中自然语言处理的现代技术。在该书的网站上,作者还提供了相关的资源和工具。

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近年来,生成工具的惊人增长为许多令人兴奋的应用提供了动力,这些应用包括从文本到图像的生成和从文本到视频的生成。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念,一种特殊的采样机制,它克服了之前方法中被认为难以解决的一些缺点。这个教程的目标是讨论扩散模型背后的基本思想。这个教程的目标受众包括对研究扩散模型或应用这些模型解决其他问题感兴趣的本科生和研究生

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