深度对话GPT-4电子书

内容提要

推荐序

自序

资源与支持

第1章 人工智能的大语言模型进化之路

1.1 从AI的崛起到AIGC的繁荣

1.1.1 人工智能技术的发展

1.1.2 自然语言处理的关键角色

1.1.3 AIGC的挑战与机遇

1.2 大语言模型技术历程

1.2.1 大语言模型技术路线

1.2.2 浅谈智能涌现

1.3 ChatGPT和GPT-4的成长故事

1.3.1 GPT系列的逆袭之路

1.3.2 ChatGPT产品化之旅

1.3.3 GPT-4和下一代GPT

第2章 提示词基础

2.1 提示词基础概念

2.1.1 提示词和提示工程

2.1.2 提示词范式思想

2.2 提示词的主要内容

2.2.1 提示词的基本要素

2.2.2 Token的计算与空间效率

第3章 提示词入门

3.1 提示词设计的通用技巧

3.1.1 明确指示任务和目标

3.1.2 提供足够的上下文

3.1.3 清晰的结构和精确的描述

3.1.4 自动提示词（AutoPrompt）优化器

3.2 7种提示词的典型场景

3.2.1 文本摘要

3.2.2 信息抽取

3.2.3 知识问答

3.2.4 文本分类

3.2.5 人机对话

3.2.6 代码生成

3.2.7 逻辑推理

第4章 提示工程技术

4.1 全局消息

4.2 零样本提示和少样本提示

4.3 明确说明前置

4.4 在末尾重复指令

4.5 引导输出

4.6 标记语言层次化

4.7 任务分解

4.8 提供基础上下文

4.9 思维链提示

4.9.1 案例1：多轮对话任务

4.9.2 案例2：复杂问题解答

4.9.3 案例3：知识迁移与学习能力

4.10 自我反查

4.11 结构化输出

4.12 自我一致性

4.13 符号规则

4.14 伪代码任务器

4.14.1 案例1：菜谱小助手

4.14.2 案例2：AI助手

4.14.3 案例3：AI教学助手

4.15 “AI魔法指令”——神奇提示词

4.15.1 英文神奇提示词

4.15.2 中文神奇提示词

4.16 反向提示模式

4.17 创意激发与风险对抗

4.17.1 创意激发实验

4.17.2 对抗性提示设计

第5章 深度探索GPT-4的特性和能力

5.1 探索多模态多学科融合能力

5.1.1 艺术理解与代码生成的融合

5.1.2 文学理解与数学逻辑的融合

5.1.3 科学知识与历史人文的融合

5.1.4 诗歌理解和音乐创作的融合

5.2 惊人的数学思维能力

5.2.1 非标准答案解题——考验GPT-4的理解能力

5.2.2 物理&数学思维建模能力

5.2.3 有趣的费米问题理解能力

5.2.4 挑战真题：高考数学真题的解答

5.3 神奇的“真实物理世界”感知能力

5.3.1 探索AI对真实世界的空间体验

5.3.2 强大的世界物理法则感知能力

5.4 “像人一样思考”——人类思维能力

5.4.1 人类基本心理能力的探索

5.4.2 “自圆其说”——自我解释能力

5.4.3 “分辨是非”——辨别能力

5.4.4 “深谋远虑”——规划推理能力

5.5 启迪GPT-4的更多奇妙创意能力

5.5.1 探索文字类、棋类和RPG游戏

5.5.2 “奇思妙想”精彩创意问答

第6章 GPT-4落地应用实战

6.1 程序员基础编程实践

6.1.1 简单代码编写

6.1.2 代码解读助手

6.1.3 代码重构优化

6.1.4 代码转译

6.1.5 担任解释器&终端

6.2 进阶编程任务实战

6.2.1 LeetCode真题任务

6.2.2 完整的《汉字方块大师》游戏开发

6.2.3 GPT-4演绎代码执行任务

6.2.4 伪代码执行和代码理解

6.3 学术教育实践

6.3.1 学术论文助手

6.3.2 课堂教学助理

6.3.3 学术科研的图形图表生成

6.4 行业应用

6.4.1 金融和数据行业

6.4.2 医疗健康领域

6.4.3 新闻传媒领域

6.4.4 文学艺术创作领域

6.4.5 自媒体领域

6.4.6 私人助理服务行业

6.4.7 办公自动化领域

第7章 Azure OpenAI Studio应用开发

7.1 Azure OpenAI GPT模型部署和推理

7.2 API调用和二次开发指南

7.2.1 Web应用部署生成

7.2.2 通过API调用开发应用程序

7.3 增强GPT-4：用户文档对话和任务链问题解决

7.3.1 LangChain基础用法

7.3.2 复杂任务链规划问题解决

7.3.3 用户本地私有知识库问答

参考资料