ChatGPT簡明教程

第1章 ChatGPT的前世今生
1.1 什么是 ChatGPT
1.2 從波士頓動力機器人到ChatGPT
1.3 ChatGPT的使用說明
1.3.1 ChatGPT的注冊
1.3.2 ChatGPT的使用
1.3.3 如何與ChatGPT交流
1.4 ChatGPT 的優(yōu)勢與缺點
1.4.1 ChatGPT的優(yōu)勢
1.4.2 ChatGPT的缺點
1.5 ChatGPT的應(yīng)用場景
1.5.1 辦公領(lǐng)域
1.5.2 搜索引擎
1.5.3 教育領(lǐng)域
1.5.4 會計領(lǐng)域
1.5.5 其他領(lǐng)域
第2章 自然語言處理
2.1 語義理解
2.2 機器翻譯
2.3 自動問答
2.3.1 自動問答系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)
2.3.2 自動問答系統(tǒng)的實現(xiàn)技術(shù)
2.3.3 自動問答技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢
2.4 文本生成
2.4.1 基于規(guī)則驅(qū)動的文本生成
2.4.2 基于機器學(xué)習(xí)的文本生成
2.5 情感分析
第3章 ChatGPT深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論
3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3 Word2Vec
3.3.1 連續(xù)詞袋模型
3.3.2 SkipGram模型
3.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.5 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
第4章 GPT系列大模型
4.1 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型
4.1.1 發(fā)展歷程
4.1.2 大模型的優(yōu)勢
4.1.3 應(yīng)用場景
4.2 大型預(yù)訓(xùn)練語言模型
4.3 GPT
4.3.1 GPT1的結(jié)構(gòu)
4.3.2 GPT1的數(shù)據(jù)集及參數(shù)量
4.3.3 GPT1的預(yù)訓(xùn)練
4.3.4 GPT1的微調(diào)
4.3.5 GPT1的優(yōu)勢及局限性
4.4 BERT
4.4.1 BERT的結(jié)構(gòu)
4.4.2 BERT的數(shù)據(jù)集及參數(shù)量