ChatGPT與基礎大模型

焦李成

ChatGPT與基礎大模型
  • 出版商: 西安電子科技大學出版
  • 出版日期: 2025-07-01
  • 售價: $408
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 294
  • ISBN: 7560675085
  • ISBN-13: 9787560675084
  • 相關分類: ChatGPT

    • 下單後立即進貨 (約4週~6週)

相關主題

商品描述

 本書比較深入地探索了hatGPT及其他生成式基礎模型，全書共20章，內容富、詳實。第1章介紹hatGPT的發展歷程和使用法；第2章和第3章探討自語言處理的主要研究任務深度學習的基礎理論。第章詳細闡述大型預訓練語模型的理論知識和發展脈。第5章至第8章深入分析講解ChatGPT的核心技術包括Transformer、人類饋強化學習、提示學習及型學習與優化。第9章至16章介紹自然語言、視覺多模態、深度擴散、生物學、材料科學、遙感解譯及智能機器人等領域的生式基礎大模型，並對其技原理、特點和應用場景進詳盡的分析。第17章至第9章從生活、工作、科研、作和教育等不同視角展示些模型的應用實例，並全討論它們在社會、教育、業、產業和就業方面的影以及面臨的挑戰和風險。後，第20章綜合梳理國家於人工智能發展的相關政，為從業者和研究人員提寶貴的參考和指導。
    本書不僅適合作為高年本科生和研究生的通用人智能教材，還可作為相關域廣大從業者、企事業單員工、研究人員、政府工人員等學習和理解以hatGPT、Sora等生成式基模型為代表的通用人工智技術及其應用的參考資料

目錄大綱

第1章  ChatGPT的前世今生
  1.1  什麼是ChatGPT
  1.2  從波士頓動力機器人到ChatGPT
  1.3  ChatGPT的使用說明
    1.3.1  ChatGPT的註冊
    1.3.2  ChatGPT的使用
    1.3.3  與ChatGPT進行交流的方法
  1.4  ChatGPT的優勢與缺點
    1.4.1  ChatGPT的優勢
    1.4.2  ChatGPT的缺點
第2章  自然語言處理
  2.1  語義理解
  2.2  機器翻譯
  2.3  自動問答
    2.3.1  自動問答系統的基礎架構
    2.3.2  自動問答系統的實現技術
    2.3.3  自動問答技術面臨的挑戰和發展趨勢
  2.4  文本生成
  2.5  情感分析
  2.6  自然語言生成圖像
  2.7  自然語言生成視頻
第3章  大模型深度學習基礎理論
  3.1  神經網絡的基本原理
  3.2  卷積神經網絡
  3.3  Word2Vec
    3.3.1  連續詞袋模型
    3.3.2  Skip-Gram模型
  3.4  循環神經網絡
  3.5  長短期記憶網絡
  3.6  大規模預訓練模型
    3.6.1  大規模預訓練模型的發展歷程
    3.6.2  大規模預訓練模型的優勢
    3.6.3  大模型預訓練模型的應用場景
第4章  GPT系列大模型
  4.1  自然語言處理模型
  4.2  GPT
  4.3  BERT
  4.4  GPT
  4.5  GPT
  4.6  ChatGPT
  4.7  GPT
  4.8  GPT-4Turbo
第5章  ChatGPT的核心技術——Transformer
  5.1  整體結構
  5.2  編碼器
  5.3  解碼器
  5.4  嵌入
  5.5  Transformer模型的優點和局限性
第6章  ChatGPT的核心技術——人類反饋強化學習
  6.1  強化學習

類似商品