文章目录

  • 一、引言
  • 二、提示工程与大语言模型
  • 三、大语言模型的应用实践
  • 四、策略与技巧
  • 五、结语
  • 《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》
    • 亮点
    • 内容简介
    • 作者简介
    • 目录
    • 获取方式

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为一种新型的机器学习模型，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而，如何将这些模型应用到实际问题中，一直是研究人员和工程师面临的重要挑战。本文将探讨如何利用提示工程学习应用大语言模型，以解决实际问题的具体实践和策略。

二、提示工程与大语言模型

提示工程是指通过提供示例、模板或指导信息，引导机器学习模型生成所需输出的技术。在大语言模型中，提示工程可以用来指导模型生成特定主题、风格的文本，或者解决特定的问题。通过精心设计的提示，我们可以充分利用大语言模型的强大能力，实现更加高效、精准的应用。

三、大语言模型的应用实践

  1. 文本生成：利用大语言模型生成高质量的文本内容，如小说、新闻、评论等。通过提示工程，可以控制生成文本的主题、风格和格式，以满足不同应用场景的需求。
  2. 问答系统：通过训练大语言模型来回答用户的问题。通过提示工程，可以引导模型生成准确、简洁的答案，提高问答系统的用户体验。
  3. 机器翻译：利用大语言模型进行多语言翻译。通过提示工程，可以优化翻译质量和效率，提高机器翻译的准确性和流畅性。
  4. 智能客服：利用大语言模型构建智能客服系统，提供高效、便捷的客户服务。通过提示工程，可以定制化服务内容和响应方式，提高客户满意度。
  5. 情感分析：利用大语言模型进行情感分析，挖掘文本中的情感倾向和语义信息。通过提示工程，可以提高情感分析的精度和稳定性。

四、策略与技巧

  1. 精心设计提示：针对具体任务和应用场景，设计简洁明了、具有指导性的提示信息。这有助于提高大语言模型的生成质量和效率。
  2. 利用上下文信息：将上下文信息作为提示的一部分，引导大语言模型理解任务的背景和需求。这有助于提高模型的语义理解和生成能力。
  3. 优化训练数据：为了提高大语言模型的性能，需要使用大规模的高质量数据进行训练。通过优化数据集的选择和标注方法，可以提高模型的泛化能力和准确性。
  4. 探索多模态融合：将文本、图像、音频等多种模态的信息融合到大语言模型中，可以提高模型的感知和理解能力。通过多模态的提示和输入，可以拓展大语言模型的应用领域和效果。
  5. 持续优化和调参：在应用大语言模型的过程中，需要持续地对模型进行优化和调参。通过不断的实践和迭代，可以找到最佳的模型配置和应用策略，提高模型的性能和稳定性。

五、结语

掌握了提示工程的艺术，你就能更好地与大语言模型沟通，发挥它们的最大效能。这不仅是一项技能，更是一种理解机器智能并能与之和谐共处的方式。让我们在智慧的海洋中乘风破浪，探索更多未知的可能。

《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》


学会构建高质量的提示指令，掌握利用人工智能工具的艺术，成为与AI交流的高手。

掌握AI大语言模型，开启智能应用新时代！

亮点

  • ★全新起点：本书从大语言模型的使用环境出发，引导读者逐步实践、深入应用“提示工程”。
  • ★技术前沿：紧随技术发展趋势，介绍并探讨前沿技术应用，启发读者发掘更多潜在应用价值。
  • ★体系完善：章节内容组织得当，形成易于学习和理解的技术体系，帮助读者轻松掌握核心知识点。
  • ★实用导向：结合丰富提示实例进行讲解，提供实际应用场景中的解决方案，助读者解决工作、学习中的实际问题。
  • ★示例助力：提供大量提示示例，帮助读者触类旁通，轻松实现举一反三的效果。

内容简介

随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。本书将介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容，以便更高效地利用大语言模型进行工作和学习。

本书内容通俗易懂，案例丰富，适合所有对大语言模型和提示工程感兴趣的读者。无论是初学者还是进阶读者，都可以从本书中获得有价值的信息和实用技巧，帮助他们更好地应对各种挑战和问题。

作者简介

兰一杰，资深软件工程师、项目经理，出版图书《Python大数据分析分析从入门到精通》《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》。

于辉，曾组织参与20余项大数据、物联网、区块链等IT软件领域发明专利的研发，在云网边端、数据要素化和数字政府建设领域具有深入的研究和实践经验。

目录

第 1 章　认识大语言模型1.1 大语言模型是什么1.2 大语言模型的发展现状1.3 大语言模型的重要概念1.4 大语言模型的使用方式第 2 章　ChatGPT应用体验2.1 第一次对话2.2 设计特定语境上下文2.3 模拟 API 参数2.4 专业领域助手2.5 基于对话绘图2.6 场景总结第 3 章　ChatGPT API3.1 准备工作3.2 ChatGPT API 调用流程第 4 章　Python ChatGPT API库4.1 Python ChatGPT 开发环境4.2 Python 示例应用4.3 解析 Python 示例应用第 5 章　提示工程5.1 提示工程是什么5.2 提示内容5.3 规范化提示第 6 章　提示类型6.1 标准、指令、角色提示6.2 思维链提示6.3 自洽、知识生成提示6.4 总结和建议第 7 章　基于提示工程应用Python数据分析7.1 提示构建思路7.2 Python 是什么7.3 Python 语法特征7.4 Python 变量7.5 Python 运算符7.6 Python 字符串7.7 Python 条件控制7.8 Python 循环7.9 Python 复合数据类型7.10 Python 函数7.11 Python 类7.12 Python 模块和包7.13 Python Pandas 包7.14 Python Matplotlib 包第 8 章　基于提示工程应用SQL8.1 应用思路8.2 构建 SQL 语境8.3 查询数据8.4 数据排序分析8.5 数据修改8.6 数据删除8.7 多表关联分析8.8 字符串处理8.9 日期、时间数据处理8.10 窗口函数8.11 报表分析8.12 NULL 值处理8.13 集成 Python 数据分析8.14 SQL 集成 GPT第 9 章　基于提示工程应用概率和统计9.1 应用思路9.2 基本概念9.3 离散型随机分布9.4 连续型随机分布9.5 线性回归分析9.6 时间序列分析第 10 章　基于提示工程应用生产力工具10.1 Excel 数据处理10.2 思维导图10.3 图片编辑10.4 流程编辑第 11 章　国产大语言模型11.1 大语言模型通用提示技巧11.2 介绍国产大语言模型11.3 应用国产大语言模型附录 1　部分国产大语言模型附录 2　国产大语言模型的发展

获取方式

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当当：http://product.dangdang.com/29678727.html