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共80章
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版权信息
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作者简介
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内容简介
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第一章 横空出世的ChatGPT与AutoGPT
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一、奇点忧虑:ChatGPT、GPT-4和AutoGPT
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二、惊艳出场
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三、何方神圣
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四、成长简况
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五、ChatGPT魅力四架构
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六、ChatGPT的特色优势
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七、ChatGPT的局限性
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第二章 ChatGPT产生、强大的原因与优化方向
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一、ChatGPT产生的基础与原因
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二、ChatGPT为何如此强大
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三、ChatGPT不易被追赶的原因
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四、ChatGPT与普通AI工具的区别
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五、ChatGPT未来的优化方向
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第三章 认知ChatGPT、AutoGPT需先了解这些概念
一、人工智能、机器学习、深度学习的概念与区别
二、监督、无监督、半监督与自监督学习及其区别
三、强化学习、迁移学习与神经网络、深度学习的关系
四、模型、预训练模型、算法和程序及其区别
五、大模型及其与深度学习的关系
第四章 大模型,AI迈向“通用”的里程碑
一、AI大模型概念
二、大模型的产生及发展
三、大模型的核心技术与方向
四、大模型的作用与解决的问题
五、Attention机制与Transformer网络
六、“预训练+微调”技术策略
七、微调模型
第五章 ChatGPT是如何“炼”出来的
一、人工智能炼成粗线
二、ChatGPT训练概况
三、ChatGPT训练的三大阶段
四、ChatGPT依托架构的训练
五、ChatGPT训练的数据与算力
第六章 大模型训练为何如此艰难
一、从单机训练到分布式训练
二、大模型训练的复杂性
三、大模型训练的四大技术挑战
四、大模型训练的成本挑战
第七章 AIGC:“2022十大科技前沿发明”之首
一、AIGC三大发展阶段
二、AIGC元年的辉煌
三、AIGC的应用场景
四、AIGC与PGC、UGC的区别
五、AIGC在新模型下所向披靡
第八章 ChatGPT及AIGC的广泛应用场景
一、ChatGPT自然语言的20个细分应用
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