《拥抱AIGC》--全书概览及生成式人工智能OpenAI和ChatGPT基础
<p> 这本书主讲生成式人工智能，在当前属于热门技术潮流。它也能给我们软件工程师提供一个提高工作效率的途径和工具。书籍封面如下。下面做下阅读笔记。</p><div style="text-align: center;"></div>
<p><strong><span style="color:#0066ff;">一.全书概览</span></strong></p>
<p> 本书涵盖了生成式人工智能的概念、OpenAl模型的技术原理等相关内容，并配合多个案例，以及端到端解决方案、用Python 语言编写的代码和具体实现。</p>
<p>●第1章生成式人工智能概述。本章简要介绍了生成式人工智能的含义及研。历程和新发展。生成武人工智能主要使用机器学习算法生成新的数据或内容。本还闸释了如何通过训练生成式人工智能模型来生成新数据，以及生成式人工智能各种应用、如图像合成、文本生成和音乐创作，并对生成式人工智能有望在各行<br />
●第2章与OpenA1和 ChatGPT面对面。本章概述了 OpenAI及其最引人注目的业引发的革新予以了肯定。发展--ChatGpT，着重讲述其发展历史、技术和功能，介绍了如何在不同行业和用中使用 ChatGPT，以优化沟通和自动化流程，并探讨了ChatGPT对科技及其他领<br />
●第3章 熟悉ChatGPT。本章旨在引导你设置ChatGPT账户并着手使用该程序域的影响。介绍了如何与 Web界面交互，如何根据主题开展交互以及如何组织对话。<br />
●第4章 了解提示设计。提示设计是提高模型准确性的重要技术。实际上，提示对模型生成输出影响很大。设计良好的提示有助于引导模型生成相关和准确的输出设计不良的提示则可能会让模型生成无关或令人疑惑的输出。本章最后提到，应将伦理及道德考量纳入提示设计，以避免模型生成有害内容。</p>
<p>●第5章ChatGPT助力生产力提升。本章主要介绍普通用户在日常工作中可以使用 ChatGPT高效完成哪些事情，例如辅助写作、决策制订、创意启示等，并给出了可供践行的示例。<br />
●第6章ChatGPT助力软件开发。本章主要介绍开发人员如何使用ChatGPT解决或优化相关流程，例如代码审查和优化、文档生成和代码生成，并给出了可供践行的示例。<br />
●第7章ChatGPT助力营销。本章主要介绍市场营销人员如何使用ChatGPT优化相关工作，例如 A/B测试、关键词定位建议和社交媒体情绪分析，并给出了可供践行的示例。<br />
●第8章ChatGPT助力科学研究。本章主要介绍研究人员如何使用ChatGPT提升工作效能，例如辅助文献综述的整理、实验设计以及生成参考文献，并给出了可供践行的示例。<br />
●第9章 企业OpenAI和ChatGPT--Azure OpenA。本章主要介绍 OpenAI模型的企业级应用，以及Azure OpenAI服务。首先，概述Azure OpenAI服务的模型API以及如何将其嵌入自定义代码中;其次，介绍如何设置模型参数、如何微调及其相关配置;最后，围绕“负责任的 AI”这一话题及如何确保 AI系统符合道德标准展开讨论。</p>
<p>●第10章 企业用例。本章旨在探讨目前开发市场上热门的企业级服务AzureOpenA1及一些具体示例，如智能搜索引擎、A1助手和报告生成器，并重点关注特定行业中的端到端生产项目。<br />
●第11章 结语及后记。本章简要回顾了前几章讨论的热门用例，探讨了生成式行业中的端到端生产项目。人工智能对各行各业和日常生活的影响，介绍了道德伦理思考和负责任的A1在项目设计阶段的作用，并对基于GPT4等新技术快速迭代背景下的生成式人工智能发展趋势进行了探索。</p>
<p> 全书内容丰富，通过章节概述，对全书有一个整理了解与把我。基础部分做下熟悉了解，感兴趣使用部分可以做重点解读与实践。这本书紧扣时代潮流，对软件工程师来说，AIGC是一个很好的工具与方法。</p>
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<p><strong><span style="color:#0066ff;">二.生成式人工智能OpenAI和ChatGPT基础</span></strong></p>
<p>1.生成式人工智能是人工智能和深度学习的一个子领域，主要使用机器学习技术根据现有数据训练算法和模型，生成诸如图像、文本、音乐、视频等新内容。</p>
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<div style="text-align: center;">图1::生成式人工智能在人工智能体系中关系</div>
<p>2.OpenAI和ChatGPT基础</p>
<p> OpenAI是一个研究组织，致力于“实现通用人工智能”，其专注于深度强化学习。OpenAI发布的OpenAI Gym，是一个供研究人员开发和测试强化学习算法的工具包。OpenAI最显著的成就均与生成式模型有关--生成式预训练Transformer(Generative Pre-trained Transformer，GPT)。</p>
<p> OpenAI给普通用户提供了一套预训练好的、可随时使用的模型，这一举措有两个重要意义:其一，强大的基础模型实现了消费化，使得训练不需要耗费大量时间、其成本不再高昂;其二，用户哪怕不具备数据科学家或机器学习工程师的技能，也能使用这些模型。</p>
<p> <span style="color:#0066ff;">用户可以在 OpenAl Playground 中测试 OpenAI模型。OpenAI Playground 是一个友好的用户界面，不但可以与模型交互，而且不需要编写任何代码。</span></p>
<p> 模型背后的数学原理：RNN(循环神经网络(Recurrent Neural Network)和Transformer。目前趋势后者替代前者。</p>
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<p> ChatGPT基于一个先进的采用了面向对话的修订版GPT-3的语言模型。该优化过程涉及强化学习和人类反馈(Reinforcement Learning with Human Feedback，<span style="color:#0066ff;">RLHF</span>)，其中 RLHF 是一种利用人类输入来训练模型展示期望对话行为的技术。</p>
<p> ChatGPT是通过与人类交互循环的方式来训练的，因此它的状态始终在线，能满足用户的基本期望。ChatGPT正在彻底改变人们与AI交互的方式。ChatGPT生成类似人类文本能力使其成为众多应用(例如聊天机器人、客户服务和内容创作)的标配。ChatGPT架构和训练方法的持续发展和改进将进一步拓宽自然语言处理的界限。</p>
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<p> 通过梳理学习，对生成式人工智能、OpenAI、ChatGPT概念有了一个了解，为后面阅读学习奠定了一个好的基础。</p>
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<p> ChatGPT是通过与人类交互循环的方式来训练的，前天是好好读书学习他们吧</p>
Jacktang 发表于 2024-8-12 07:24
ChatGPT是通过与人类交互循环的方式来训练的，前天是好好读书学习他们吧
<p>是的，OPenAI在迭代更新</p>
<p>很有意思，我们目前都在尝试用大语言模型做一些事情。</p>
freebsder 发表于 2024-8-16 16:07
很有意思，我们目前都在尝试用大语言模型做一些事情。
<p>是人工智能发展潮流了，身边也有挺多人在用这方面的</p>
dirty 发表于 2024-9-21 21:46
是人工智能发展潮流了，身边也有挺多人在用这方面的
<p>确实方便，有些算法描述了想法之后，他就给出来了，哈哈哈，挺好的。</p>
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