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在日常生活中使用人工智能的基本指南《ChatGPT 革命》是一本深入淺出的指南，旨在幫助您解鎖AI工具ChatGPT的潛力。我們正處于一個AI革命的邊緣...但這對你意味著什么？現在是時候探索最新技術如何幫助您處理日常工作和生活中的瑣事了！無論您是被重復的、耗時的任務壓垮，還是簡單地尋找新的創意注入，ChatGPT 都是那個能助你一臂之力的虛擬助手。通過這本必備手冊，您將了解ChatGPT如何快速而輕松地將您的待辦事項變成已完成的清單。從幫助您撰寫電子郵件和報告，到規劃您的下一頓飯或假期，ChatGPT為簡化您的日常任務和職責提供了一種新方法。《ChatGPT 革命》向您清楚地展示如何使用這項創新技術來節省時間和減少壓力。作者和備受贊譽的生產力專家Donna McGeorge分享實用建議和有趣想法，為您解讀所有您需要了解的內容。了解人工智能如何已經應用于日常生活 - 以及像ChatGPT這樣的工具是如何改變工作和生活管理的未來 理解ChatGPT能夠執行的不同任務，以及何時以及如何最有效地使用它 獲得編寫智能、具體的提示和跟進查詢的分步建議，以獲得更好的結果 通過有趣的示例、建議和活動變得充滿好奇心和高效，掌控局面，激活您的工作流程，并克服拖延和創造力障礙 無論您是一個繁忙的專業人士，還是只是想解決那個令人畏懼的問題“今晚吃什么？”，《ChatGPT 革命》揭示了如何使用ChatGPT作為簡化生活的工具。AI技術的發展勢頭強勁：這是您加入革命的邀請。拿起這本書，學習如何駕馭AI的力量，以便為真正重要的事情騰出更多時間和精力。

這本書將展示生成技術如何運作及其驅動力。同時也會探討其應用 - 展示各種創業公司和大公司在這個領域正在做些什么。還將著眼于挑戰和風險因素。在過去的十年中，公司已經在AI上投入了數十億。但是，重點一直放在將這項技術應用于預測上 - 這就是所謂的分析型AI。這可能意味著你會收到你無法抵擋的TikTok視頻。或者，分析型AI可以防范垃圾郵件或欺詐，或預測包裹何時會被送達。盡管這些都有利，但AI的潛能遠不止于此。下一個大趨勢將是利用這項技術來創新。例如，你可以拿一本書，AI模型將以極低的成本將其轉化為電影。這都是生成型AI的一部分。雖然現在還處于起步階段，但進展非常快。生成型AI已經能夠創建吸引人的博客帖子、社交媒體信息、美麗的藝術作品和引人入勝的視頻。這項技術的潛力巨大。它將對銷售、營銷、法律、產品設計、代碼生成，甚至藥物制造等許多類別都有用。你將了解到理解生成型AI的重要性該技術的基礎知識，如基礎和擴散模型生成型AI應用如何運作生成型AI將如何影響各種類別，如法律、營銷/銷售、游戲、產品開發和代碼生成。風險、缺點和挑戰。這本書適合誰這本書主要面向的是沒有技術背景的專業人士。比如，美國的企業界（如經理）以及科技初創公司的人們，他們需要理解生成型AI，以評估解決方案。

通過本指南獲取的知識將適用于GPT-3，并且在GPT-4（如果有發布的話）也很可能仍然相關。OpenAI 提供 API（應用程序編程接口）以訪問他們的 AI。API 的目標是通過為所有版本創建通用接口來抽象底層模型，使用戶無論版本如何都能使用 GPT。本指南的目標是通過 API 提供使用 GPT-3 的分步指南，但不僅如此 - 還有許多其他由 OpenAI 構建的工具和模型，如 Whisper（一個在68萬小時多語言和多任務監督數據上進行訓練的自動語音識別（ASR）系統）、CLIP（對比性語言-圖像預訓練），一個在各種（圖像，文本）對上進行訓練的神經網絡以及 DALL·E 2，一個可以根據自然語言描述創建逼真圖像和藝術的新 AI 系統。無論您是構建聊天機器人、AI（語音）助手、語義搜索引擎、分類系統、推薦引擎、提供 AI 生成數據的 Web 應用程序還是其他任何類型的自然語言/圖像/語音處理和生成平臺，本指南都將幫助您實現目標。如果您已經掌握了 Python 編程語言的基礎知識，并愿意學習更多技巧，如使用 Pandas Dataframes 和一些 NLP 技巧，您就擁有了使用 OpenAI 工具構建智能系統所需的所有工具。放心，您無需擁有數據科學家、機器學習工程師或 AI 專家的頭銜，就能理解本指南中介紹的概念、技術和教程。我們的解釋非常清晰易懂，使用簡單的 Python 代碼、示例和動手練習。本指南專注于實踐、動手學習，旨在幫助讀者構建實際應用程序。指南以示例為驅動，提供了許多實際示例，以幫助讀者理解概念并將其應用于現實場景以解決實際問題。在學習過程結束時，您將構建了如下應用程序：

1. 經過微調的醫療聊天機器人助手
2. 智能咖啡推薦系統
3. 具有記憶和上下文的智能對話系統
4. 類似 Alexa 但更智能的 AI 語音助手
5. 幫助處理 Linux 命令的聊天機器人助手
6. 語義搜索引擎
7. 新聞類別預測系統
8. 圖像

歡迎來到“ChatGPT提示的掌握:制作清晰有效提示的指南”!在這個全面的指南中，你將了解關于制作清晰有效的ChatGPT提示，以推動參與和信息豐富的對話的一切。 無論你是聊天新手還是經驗豐富的ChatGPT用戶，本書對每個人都有幫助。從理解有效提示的原則到掌握構建清晰簡潔提示的藝術，您將獲得將ChatGPT對話帶到下一個層次所需的技能和知識。 想了解更多… 在這本ChatGPT的書中，你會發現: * 對ChatGPT有深入的了解 * 使用ChatGPT提高制作清晰有效提示的技能 * 掌握ChatGPT提示的藝術。 * 一步一步的指導和實際的例子 * 越來越多的提示

ChatGPT是OpenAI基于GPT-4架構創建的大型語言模型。它旨在理解和響應自然語言文本輸入，允許與機器進行對話。ChatGPT已經在大量數據上進行了訓練，使它能夠對廣泛的提示生成連貫和上下文適當的響應。憑借先進的自然語言處理能力，ChatGPT具有執行語言翻譯、文本摘要和問答等任務的能力。 ChatGPT作為一個大型語言模型，在教育、醫療、客服、娛樂等領域有著廣泛的應用。在這一部分中，我們將討論ChatGPT的一些最值得注意的應用，以及如何使用它們來增強各種行業。

1. 聊天機器人和虛擬助手——ChatGPT最常見的應用之一是開發聊天機器人和虛擬助手。憑借其先進的自然語言處理能力，ChatGPT可以用來創建能夠理解并響應人類輸入的聊天機器人。這些聊天機器人可以用于各種行業，從客戶服務到醫療保健，幫助用戶查找信息、回答問題和解決問題。

2. 語言翻譯- ChatGPT也可以用來開發語言翻譯工具。ChatGPT具有理解和生成多種語言文本的能力，可以用來創建翻譯工具，將文本從一種語言翻譯成另一種語言。這個應用程序在國際商務和外交行業中特別有用。 3.文本摘要——它也可以用于開發文本摘要工具，以幫助用戶快速而無困難地理解一篇長文本的要點。這個應用程序在新聞業中很有用，因為記者需要快速地為觀眾總結新聞故事。

3. 問答——ChatGPT可以用來創建問答工具，幫助用戶快速輕松地查找信息。這些工具可以用于各種行業，從教育到客戶服務，幫助用戶找到問題的答案，而不必在長文檔或網站中搜索。

4. 個性化內容生成——ChatGPT還可以根據用戶的興趣和偏好為用戶生成個性化內容。該應用程序可用于營銷和娛樂等行業，以創建更有可能吸引和留住用戶的定向廣告和內容。

5. 教育——ChatGPT可以用于教育，為學生創造個性化的學習體驗。通過分析學生數據并生成個性化內容，ChatGPT可以幫助學生按照自己的節奏并以最適合他們學習風格的方式學習。

6. 醫療保健——同樣，在醫療保健領域，ChatGPT可以幫助醫生和護士快速準確地診斷患者。ChatGPT可以通過分析患者數據和生成可能的診斷結果，幫助醫療保健專業人員做出更明智的決定，并提供更好的患者護理。

7. 娛樂——ChatGPT還可以創建交互式娛樂體驗，例如聊天應用程序可以用于游戲和社交媒體行業，創建富有吸引力和沉浸感的用戶體驗。

8. 客戶支持——ChatGPT可以以多種方式用于客戶服務

我們每天都在與機器學習系統互動，這些系統會根據用戶個性化預測，無論是推薦電影、尋找新朋友或約會對象，還是組織我們的新聞推送。這些系統涉及多種形式的數據，從點擊或購買的序列，到包含文本、圖像或社交互動的豐富形式。

雖然設置和數據模式差異很大，在本書中我們介紹了一套共同的原則和方法，以支持個性化預測模型的設計。

本書首先修正了“傳統的”機器學習模型，并特別關注如何使它們適應涉及用戶數據的設置。稍后，我們將開發基于更高級原則的技術，如矩陣分解、深度學習和生成建模。最后，我們對部署個性化預測系統的后果和風險進行了詳細的研究。

通過理解個性化機器學習背后的原理，讀者將獲得為涉及用戶數據的廣泛應用設計模型和系統的能力。一系列案例研究將幫助讀者理解個性化在從電子商務到個性化健康等領域的重要性，而實際項目和代碼示例(以及在線補充)將讓讀者獲得使用大規模真實數據集的經驗。

本書《對話人工智能》寫作目的是讓你了解所有人工智能助手的基本原理，重點是會話型人工智能。它首先描述了人工智能助手的重要性，然后包括人工智能助手技術的演示。從這里，本書繼續設計、訓練、測試和改進人工智能助手。

閱讀對象

對話型AI是為對構建人工智能助手感興趣的開發人員和商業分析師編寫的。軟件開發經驗對于構建這些助手是有用的，但不是必需的。許多人工智能平臺正朝著低代碼或無代碼開發方向發展。即使您不是在編寫代碼，本書也會教你確保您構建的助手成功所需的基本知識。AI助理開發的每個方面都有許多不同的資源;這本書把它們每一條聯系在一起。

本書組織

這本書有五個章節和12章。

第一部分解釋了什么是人工智能助手，為什么你會使用它們，并通過幾個例子: 第1章描述了幾種類型的人工智能助手，你在那里與他們互動，并簡要分析了他們的工作方式。它還概述了提供人工智能輔助技術的常用用例和平臺。 第2章介紹了意圖、實體和對話回應的關鍵構建模塊。它使用這些構建塊為虛構公司構建一個對話型人工智能助手。這位助理為這家普通零售商解答日常的客戶服務問題。

第二部分解釋了如何設計一個能夠實現你的目標并滿足你的用戶的人工智能助手 第3章教你如何選擇AI助手應該解決的問題，以及如何解決它們。并不是每一個過程都適合通過助手實現自動化。

第4章描述了如何為對話型AI設計對話。它包括在語音和文本通道中都很有效的對話練習，以及指出在一個通道中有效但在另一個通道中無效的練習。

第5章概述了一些衡量指標，告訴你人工智能助手在多大程度上滿足了你的業務需求。這些指標確保助理對您和您的用戶都是成功的。

第三部分解釋了AI助理的開發周期:它還采用數據驅動的方法來評估訓練數據的數量、多樣性和準確性，以及這些數據對助理的影響。

第7章從數據科學家的角度來測試你的助手:驗證它有多準確。它介紹了幾個準確性指標，并展示了如何解釋這些指標，以便您知道需要哪些改進。

第8章描述了測試助手的功能方面:驗證每個對話流是否按設計的方式執行。本章還涵蓋了如何自動化您的測試，以及如何使用許多并發用戶測試您的助手。

第四部分解釋了在初始構建階段之后的人工智能助手的生命周期。

第9章概述了跟蹤AI助手軟件資產和管理多個獨立環境的方法。它還演示了使用新功能和錯誤修復更新這些助手的策略。

第10章介紹了如何分析和改進人工智能助手，以及如何基于成功指標對其進行優先排序。它展示了幾種查找問題點和如何修復它們的方法。

第五部分解釋了適用于特殊助手場景的有用AI助手概念:

第11章雖然大多數人不會從頭開始構建分類器，但本章演示了它們如何在數學上工作。這一基礎有助于讀者理解為什么人工智能助理要以這樣的方式接受訓練和測試。

第12章描述了如何訓練和測試語音助手的語音識別。這包括如何收集語音數據和訓練自定義語音識別模型的三種不同方法

近年來，自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源于兩個新的建模框架以及在計算和詞匯資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中，我們將回顧這些框架，以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中，即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基于注意力的模型的影響，因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此，我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最后一章將會是一個關于自然語言生成的說明性用例，用于評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

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在過去的幾十年里，人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代，它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此，商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中，我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用于自然語言處理的現代方法，如深度學習和遷移學習。此外，本研究亦會研究可用于訓練自然語言處理任務的資源，并會展示一個將自然語言處理應用于自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言，自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由于神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練，因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的，深度神經網絡。為了解決容易的任務，可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性，采用了遞歸和卷積神經網絡。因此，遞歸神經網絡用于學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型，卷積神經網絡用于句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中，將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這里，可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型，并將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練，并且可以節省訓練模型的時間，同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力，它使解碼器能夠注意到整個輸入序列，或自注意，它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞，并建模一個句子中所有單詞之間的關系，這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合，介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模，需要資源。為了找到任務的最佳模型，可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型，需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標，深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA，以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫，如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最后一章中，介紹了生成性NLP處理自然語言生成，從而在人類語言中生成可理解的文本。因此，不同的算法將被描述，聊天機器人和圖像字幕將被展示，以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法，并提供了一個更詳細的討論，以及各種示例的潛力和限制。

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。