AI提示工程——基础 •应用•实例
作者: 万欣,角志浩,徐栋 编著7.35万字67人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (76章)
倒序
正文
第1章智领未来——走近大语言模型1.1人工智能的发展历程1.2机器学习与深度学习1.3自然语言处理1.3.1大语言模型1.3.2机器翻译与文本生成1.4大语言模型1.4.1Transformer与大语言模型1.4.2GPT及ChatGPT1.5小结第2章提示工程概述2.1提示工程的概念和作用2.2提示信息的设计原则和框架2.2.1清晰具体的提示2.2.2给模型思考的时间2.2.3提示信息的设计原则2.2.4提示框架2.3提示工程在人工智能生成内容(AIGC)中的应用2.3.1文本生成任务2.3.2图像生成任务2.3.3音频生成任务2.3.4其他生成任务2.4提示信息的评估2.5小结第3章提示工程的策略和技巧3.1提高提示信息量3.1.1零样本提示(Zero-ShotPrompting)3.1.2单样本提示(1-ShotPrompting)3.1.3少样本提示(Few-ShotPrompting)3.1.4链式思维提示(Chain-of-ThoughtPrompting)3.1.5生成知识提示(GeneratedKnowledgePrompting)3.2提升一致性3.2.1自我一致性提示(Self-ConsistencyPrompting)3.2.2思维树提示(TreeofThoughtPrompting)3.3.1结合其他能力3.3.2主动学习3.3.3强化反馈提示3.4反向提示工程(ReversePromptEngineering)3.5协作技巧3.6小结第4章提示工程的典型应用4.1职场效率手册4.1.1求职招聘(1)4.1.1求职招聘(2)4.1.2高效办公4.1.3职场沟通4.2大型创作:大语言模型辅助编写一部书4.2.1拟定提纲4.2.3实验开发4.2.4优化章节标题4.2.5每章小结4.2.6创建实训4.2.7设置特别内容4.2.8处理内容中断问题4.2.9调整生成的代码4.2.10创建原创数据实验4.2.11报错处理、错误解析和自动纠错4.3提示工程在知识领域的应用4.3.1自我修炼导师4.3.2助力文献阅读4.3.3研究问题发掘4.3.4多角色任务执行4.4小结第5章提示工程赋能数据分析与挖掘5.1数据收集的提示技巧5.2数据清洗技巧5.3数据探索技术5.4数据可视化技术5.5数据分析方法与模型5.6小结第6章提示工程数据分析实战:零代码、SQL和Python6.1案例:基于市场数据的产品分析与决策(零代码)6.2案例:销售数据分析与挖掘(SQL)6.3项目实战:武汉房价分析(Python)6.4小结结语
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