ChatGPT应用教程

第1章 ChatGPT的发展历程 1.1 自然语言处理的发展历史 1.2 大语言模型技术的发展历程 1.3 ChatGPT的技术发展历程 1.4 ChatGPT的相关技术 1.5 ChatGPT的优势与劣势 1.5.1 ChatGPT的优势 1.5.2 ChatGPT的劣势 1.6 ChatGPT的应用前景 1.6.1 在人工智能行业的应用前景及影响 1.6.2 其他行业的应用前景及影响 本章小结 思考题 第2章 ChatGPT的原理介绍 2.1 基于Transformer的预训练语言模型 2.1.1 仅有编码器的预训练语言模型 2.1.2 解码预训练语言模型 2.1.3 基于编解码架构的预训练语言模型 2.2 提示学习与指令精调 2.2.1 提示学习概述 2.2.2 ChatGPT中的指令学习 2.3 思维链 2.4 基于人类反馈的强化学习 本章小结 思考题 第3章 提示工程 3.1 简介 3.1.1 什么是提示工程 3.1.2 学习PE的必要性 3.2 Prompt的使用基本原则 3.3 提示技术 3.3.1 说明提示技术（instructions prompt technique） 3.3.2 角色提示技术（role prompting technique） 3.3.3 标准提示（standard prompts） 3.3.4 零、单个和小样本提示（zero，one and few shot prompting） 3.3.5 “让我们思考这个”提示（“Let's think about this”prompt） 3.3.6 自我一致性提示（self-consistency prompt） 3.3.7 种子词提示（seed-word prompt） 3.3.8 知识生成提示（knowledge generation prompt） 3.3.9 知识整合提示（knowledge integration prompts） 3.3.10 多项选择提示（multiple choice prompts） 3.3.11 可解释软提示（interpretable soft prompts） 3.3.12 受控生成提示（controlled generation prompts） 3.3.13 问答提示（question-answering prompts） 3.3.14 摘要提示（summarization prompts） 3.3.15 对话提示（dialogue prompts） 3.3.16 对抗性提示（adversarial prompts） 3.3.17 聚类提示（clustering prompts） 3.3.18 强化学习提示（reinforcement learning prompts） 3.3.19 课程学习提示（curriculum learning prompts）