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編輯推薦： 本书以实操教学为主，采用图文并茂的方式讲解了数十个经典的ChatGPT应用案例，从而帮助读者编写更有效的ChatGPT提示，获取ChatGPT可靠的回复；利用ChatGPT提高学习和工作效率，并培养利用ChatGPTAPI进行二次开发的能力。 內容簡介： 《ChatGPT应用教程》介绍ChatGPT的发展、原理、提示工程以及数十个经典的ChatGPT应用案例。全书以实操教学为主，图文并茂，帮助读者编写有效的ChatGPT提示，获取ChatGPT可靠的回复；帮助读者利用ChatGPT API开发一些实用的产品；培养读者面对工程问题的解决思路。本书以通俗易懂的语言介绍ChatGPT的理论和方法，并重点培养读者利用ChatGPT提高学习和工作效率的能力、利用ChatGPT API进行二次开发的能力。为方便读者，配套有所需安装的软件和案例编程代码，供读者下载使用。本书适合作为高校提示工程类课程的教材，同时也可作为广大ChatGPT爱好者的自学参考书。 關於作者： 刘攀，博士，教授，上海商学院学术委员会委员，国家一流本科课程和上海市课程思政团队负责人，美国得克萨斯大学达拉斯分校访问学者。曾在IEEE TR、JSS、IST、JCST、CS、《计算机学报》《软件学报》等国内外著名期刊和国际知名会议上发表论文50余篇，主编教材3部，获国家发明专利授权2项，国际专利授权1项，国家软件著作权5项。 陈朝焰，博士，上海财经大学管理科学与工程博士后，上海商学院商务信息学院讲师。出版学术专著1部，在国内外主流期刊Expert Systems with Applications、IET Signal Processing、International Journal of Electronics、《系统工程与电子技术》《电子与信息学报》《财会月刊》等发表论文十余篇，其中第一作者SCI期刊论文5篇，国家发明专利2项（第一发明人）。 李亦昊，博士，鲁东大学信息与电气工程学院副教授。主讲课程：软件质量保证与测试、软件工程经济学、软件项目管理、工程伦理学等。曾在IEEE TSE、IEEE TR、JSS、IST等国内外著名期刊和国际知名会议上发表论文30余篇。 目錄： 第1章 ChatGPT的发展历程001 1.1 自然语言处理的发展历史001 1.2 大语言模型技术的发展历程002 1.3 ChatGPT的技术发展历程003 1.4 ChatGPT的相关技术004 1.5 ChatGPT 的优势与劣势006 1.5.1 ChatGPT的优势006 1.5.2 ChatGPT 的劣势007 1.6 ChatGPT 的应用前景010 1.6.1 在人工智能行业的应用前景及影响010 1.6.2 其他行业的应用前景及影响011 本章小结012 思考题012 第2章 ChatGPT的原理介绍013 2.1 基于Transformer的预训练语言模型013 2.1.1 仅有编码器的预训练语言模型013 2.1.2 解码预训练语言模型014 2.1.3 基于编解码架构的预训练语言模型016 2.2 提示学习与指令精调018 2.2.1 提示学习概述018 2.2.2 ChatGPT 中的指令学习020 2.3 思维链021 2.4 基于人类反馈的强化学习022 本章小结023 思考题023 第3章 提示工程024 3.1 简介024 3.1.1 什么是提示工程024 3.1.2 学习PE的必要性025 3.2 Prompt的使用基本原则026 3.3 提示技术027 3.3.1 说明提示技术（instructions prompt technique）027 3.3.2 角色提示技术（role prompting technique）028 3.3.3 标准提示（standard prompts）029 3.3.4 零、单个和小样本提示（zero， one and few shot prompting）029 3.3.5 “让我们思考这个”提示（“Let’s think about this”prompt）030 3.3.6 自我一致性提示（self-consistency prompt）031 3.3.7 种子词提示（seed-word prompt）031 3.3.8 知识生成提示（knowledge generation prompt）032 3.3.9 知识整合提示（knowledge integration prompts）033 3.3.10 多项选择提示（multiple choice prompts）034 3.3.11 可解释软提示（interpretable soft prompts）034 3.3.12 受控生成提示（controlled generation prompts）035 3.3.13 问答提示（question-answering prompts）035 3.3.14 摘要提示（summarization prompts）036 3.3.15 对话提示（dialogue prompts）036 3.3.16 对抗性提示（adversarial prompts）037 3.3.17 聚类提示（clustering prompts）037 3.3.18 强化学习提示（reinforcement learning prompts）038 3.3.19 课程学习提示（curriculum learning prompts）039 3.3.20 情绪分析提示（sentiment analysis prompts）039 3.3.21 命名实体识别提示（named entity recognition prompts）040 3.3.22 文本分类提示（text classification prompts）040 3.3.23 文本生成提示（text generation prompts）041 3.4 实用技巧041 3.4.1 增加限定条件041 3.4.2 增加示例说明044 3.4.3 推理应用045 3.4.4 代码生成045 3.4.5 引导词的使用046 3.4.6 翻译、润色与改写046 3.4.7 增加角色或人物047 3.4.8 信息解释048 3.4.9 信息总结049 3.4.10 特殊符号的使用050 3.4.11 信息提取051 3.4.12 格式词的使用052 3.5 高级技巧053 3.5.1 提示框架053 3.5.2 零样本提示054 3.5.3 小样本提示060 3.5.4 自洽性061 3.5.5 OpenAI的Playground功能063 本章小结064 思考题064 第4章 ChatGPT的应用案例065 4.1 文学作品创作065 4.1.1 ChatGPT的创作优势065 4.1.2 创作背景065 4.1.3 应用步骤065 4.1.4 结论075 4.2 论文写作076 4.2.1 选题076 4.2.2 选题知识确认077 4.2.3 参考文献077 4.2.4 文献总结079 4.2.5 对比分析080 4.2.6 深度启示081 4.2.7 生成论文081 4.2.8 小结083 4.3 行业分析报告083 4.3.1 提示内容083 4.3.2 报告输出084 4.3.3 输出优化085 4.3.4 讨论086 4.3.5 小结086 4.4 求职087 4.4.1 背景087 4.4.2 模拟面试官087 4.4.3 试题解答088 4.4.4 面试建议089 4.4.5 面试流程090 4.4.6 疑问解答091 4.4.7 岗位推荐091 4.5 音乐创作093 4.5.1 背景093 4.5.2 写歌模板093 4.5.3 写歌实例094 4.5.4 谱曲095 4.5.5 创作097 4.5.6 小结098 4.6 编写程序098 4.6.1 背景介绍098 4.6.2 复杂工程问题099 4.6.3 代码生成099 4.6.4 代码调试101 4.6.5 代码补全102 4.6.6 代码重构104 4.6.7 代码文档105 4.6.8 生成代码片段106 4.6.9 解释编码技术和概念107 4.6.10 小结109 4.7 英文简历编修109 4.7.1 背景109 4.7.2 步骤109 4.7.3 示例110 4.7.4 小结113 4.8 Excel的应用114 4.8.1 背景114 4.8.2 汇总公式114 4.8.3 解释Excel公式115 4.8.4 带数据的公式示例115 4.8.5 公式调试116 4.8.6 复杂公式117 4.8.7 带数据的复杂公式应用118 4.8.8 合并工作表119 4.8.9 数据实例表120 4.8.10 数据透视表120 4.8.11 VBA宏函数121 4.8.12 快捷键122 4.8.13 小结122 4.9 辅助AI绘画123 4.9.1 背景123 4.9.2 Stable Diffusion介绍123 4.9.3 Stable Diffusion Online124 4.9.4 实例演示125 4.9.5 小结129 本章小结129 思考题129 第5章 ChatGPT的高级应用130 5.1 ChatGPT 4130 5.1.1 发布和推广130 5.1.2 新旧版本对比130 5.1.3 使用方法131 5.1.4 第三方插件131 5.1.5 ChatGPT 4应用实例134 5.2 简易AI聊天机器人135 5.2.1 背景135 5.2.2 开发步骤135 5.2.3 软件环境创建136 5.2.4 获取OpenAI的API密钥140 5.2.5 用ChatGPT API和Gradio建立AI聊天机器人141 5.2.6 创建个性化聊天机器人146 5.2.7 小结148 5.3 Python调用ChatGPT API148 5.3.1 官方解读148 5.3.2 预处理149 5.3.3 安装OpenAI官方的Python SDK151 5.3.4 Python代码152 5.3.5 代码运行154 5.3.6 多轮对话156 5.3.7 小结160 5.4 智能语音机器人160 5.4.1 基本步骤160 5.4.2 Web Speech API接口160 5.4.3 实例162 5.4.4 语言聊天机器人实现163 5.4.5 小结174 5.5 高级智能语音聊天机器人174 5.5.1 问题描述与思考174 5.5.2 方案选择175 5.5.3 软件安装175 5.5.4 界面设计187 5.5.5 语音输入设计189 5.5.6 语音到文字193 5.5.7 文字转语音196 5.5.8 小结200 本章小结201 思考题201 参考文献202 附录A 安装软件与代码203 附录B 思考题参考答案203 內容試閱： 2022年12月1日，当我看到一篇关于OpenAI公司出品的大语言模型ChatGPT（GPT：Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练模型）介绍时，当时我的心里是持怀疑态度，因为之前类似的聊天机器人见得太多，回答问题过于机械和呆板。有时我们提出一个问题后，机器人给出若干选项，让我们进行选择，再针对我们选择的问题进行作答。其实，这些机器人都是预先将问题和答案写入数据库中。当用户提问时，先切分词，再让用户选择关键词，然后查询带该关键词的问题，最后给出答案对应的问题。因此，之前的机器人是不能自己进行“思考”的。 短短几天后，谷歌上就有一篇报道，关于5天时间ChatGPT注册用户就超百万的新闻，这让我有些意外，但我仍然未在意，我们国内的QQ、微信等软件哪个不是数亿用户的使用量呢？直到看到一个关于ChatGPT使用的视频，我震惊了。ChatGPT居然能记住用户之前的聊天记录，居然能够给出非预先设定的答案，这已经是非常接近真人之间的对话了。于是，我赶紧借我美国朋友的手机号码注册了一个ChatGPT账号，再亲自上手使用。随后，我惊奇地发现，无论是写诗歌、作文、编代码、论文润色、软件测试等，ChatGPT均能胜任。我认识到ChatGPT是一款伟大的产品，可能会像Internet一样改变人类的未来。 随着ChatGPT的使用次数增多，我也发现了一些问题，有时ChatGPT不能正确回答我们的提问，甚至会一本正经地胡说八道，特别是针对一些数学问题的解答。然而，几个月后，我发现之前ChatGPT不能解答的问题，现在居然能够正确解答了，之前胡说八道的地方，现在居然改正了。我敏锐地意识到ChatGPT进化了，它在不断地完善，不断地进步。 2023年，我首次将ChatGPT的内容引入课堂教学中，引起了学生极大兴趣，他们不断地尝试，不断地学习。同时，我也发现并不是每位同学都能写出非常好的提示，特别是那些非计算机专业的学生，他们需要老师教他们如何结合自己的专业知识，向ChatGPT提出更好且更有效的问题，这就是提示工程（prompt engineering， PE）。未来，学校需要开设类似提示工程的课程，需要教我们的学生如何写出足够有效的提示，从而让ChatGPT来帮助我们提升工作、学习，甚至是娱乐方面的效率。为此，从2023年5月开始我便着手撰写一本适合所有学生使用的ChatGPT应用教程。这本教程不但能帮助计算机专业学生，让他们利用ChatGPT API开发有趣且实用的产品，更能帮助广大普通爱好者，编写更有效的提示，从而帮助他们解决现实生活中的问题。 本书由刘攀博士主编，完成了顶层设计、内容选择、案例开发和编码设计等工作，陈朝焰博士和李亦昊博士完成了本书第4章和第5章的部分案例开发工作。另外，特别感谢我的学生陈皓帆前期对资料的收集和整理。由于我们的水平有限，疏漏、不足乃至错误之处在所难免，敬请各位专家批评指正。 刘 攀 2023年10月 于上海商学院奉浦校区

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