本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。本书分为10章。第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenA进行初去进解第音讲解ChtGpT的动能和使用方式，以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。第3章讲解如何用Prompti让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Prompt的原则，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章讲解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解决方案。第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构，涉及知识问答机器人、任务型对话机器人、闲聊机器人和商业智能对话机器人，并分析了ChatGPT与其的区别。第6章讲解人工智能基础知识，涉及人工智能发展简史、三个主流学派研究思路的区别，以及从机器学习到深度学习的发展历程。第7章讲解构建ChatGPT的基础模型Transformer是如何从RNN、LSTM、注意力机制、自注意力机制一路发展而来的。第8章讲解ChatGPT是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来，并进一步演化为GPT-4的，它跟BERT的关系和区别是什么；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的，并探讨了OpenAI成功的秘诀。第9章讲解以ChatGPT为代表的大模型的涌现现象并对其原理进行探讨，包括对涌现、思维链、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理、错误修正等的讨论。第10章讨论ChatGPT对人工智能行业、人工智能从业者及社会的影响，以及人工智能后续的发展方向；还讨论了如何构建商业模式、竞争格局将怎样改变，以及如何在人工智能快速发展的时代保持自己的竞争力。
本书面向对人工智能及ChatGPT感兴趣的读者，特别是想要全面了解ChatGPT的读者。无论是从应用角度还是从技术原理角度，读者都能从本书中获益。

魏进锋，人工智能算法专家，拥有10年以上人工智能算法工作经验，主要研究领域为自然语言处理、智能对话机器人、深度学习、大模型等。曾就职于阿里巴巴达摩院智能对话算法组、小米人工智能实验室智能客服算法部门、IBM中国研发中心等，积累了丰富的人工智能理论研究经验和算法落地经验，对人工智能如何赋能产业及产生商业价值有独到的见解和实践经验。

第1章 人工智能的巅峰之作
1.1 华丽出场
1.2 全民“调戏”
1.3 神兵利器
1.4 危中有机
1.5 OpenAI简介
第2章 全能的ChatGPT
2.1 ChatGPT的使用方式
2.2 ChatGPT能做什么
2.3 ChatGPT的具体应用案例
2.4 同一问题，不同的答案
第3章 真的存在咒语（Prompt）吗
3.1 什么是Prompt
3.2 Prompt的使用方式
3.2.1 一步-步地推理（Let's think step by step）
3.2.2 适当地突破防线
3.2.3 中英文效果有差异
3.2.4 个性化打造自己的ChatGPT
3.2.5 用工具提升效率
3.3 如何设计Prompt
3.4 有哪些好用的现成的Prompt
第4章 ChatGPT也不是万能的
4.1 ChatGPT的能力缺陷
4.2 ChatGPT能力缺陷的具体体现
4.2.1 数据偏差和误导性
4.2.2 意识或情感缺失
4.2.3 逻辑和推理能力限制
4.2.4 垂直细分短板
4.2.5 时效性不足
4.3 如何帮助ChatGPT补足短板
4.4 ChatGPT的固执己见
第5章 不一样的智能对话机器人
5.1 世界上第一个智能对话机器人
5.2 图灵测试
5.3 传统智能对话机器人
5.3.1 知识问答机器人
5.3.2 任务型对话机器人
5.3.3 闲聊机器人
5.3.4 商业智能对话机器人
5.4 传统智能对话机器人的特点
5.5 ChatGPT有啥不一样
第6章 史前时代——人工智能基础知识
6.1 人工智能简介
6.1.1 发展简史
6.1.2 人工智能的不同学派
6.2 机器学习
6.3 深度学习
6.4 五花八门的神经网络
第7章 一切过往，皆为序章——ChatGPT的基石
7.1 自然语言处理
7.2 RNN
7.2.1 一对多
7.2.2 多对一
7.2.3 多对多
7.3 LSTM
7.4 注意力机制
7.5 自注意力机制
7.6 Transformer
7.6.1 编码器部分
7.6.2 位置信息编码
7.6.3 解码器部分
7.6.4 Transformer的工作流程
第8章 ChatGPT的狂飙之路
8.1 大模型时代的开启
8.2 GPT——出师不利的主角
8.3 BERT
8.4 GPT-2——执着的单向模型
8.5 GPT-3—真正的巨无霸
8.6 CodeX———GPT-3会写代码啦
8.7 ChatGPT——划时代的产品
8.8 GPT-4
8.9 OpenAI成功的秘诀
第9章 ChatGPT神奇的涌现现象——通往未来之路
9.1 什么是涌现
9.2 思维链
9.2.1 现象展示
9.2.2 深度讨论
9.3 上下文学习能力
9.3.1 现象展示
9.3.2 原理及讨论
9.4 指令理解
9.5 记忆大师
9.6 承认错误
9.7 总结
第10章 未来已来
10.1 ChatGPT对人工智能行业的冲击
10.2 ChatGPT对人工智能从业者的考验
10.3 ChatGPT对社会的影响
10.3.1 作为信息获取工具
10.3.2 作为内容生成工具
10.3.3 作为交互工具
10.3.4 作为工作辅助工具
10.3.5 作为个人辅助工具
10.4 ChatGPT需要解决哪些问题
10.5 未来已来，与君共勉

ChatGPT，这款由
OpenAI在2022年11月推出
的智能对话机器人一经推出
，便迅速火爆全网，上线两
个月，其活跃用户量便已破
亿，几个月后依然热度不减
。2023年3月，OpenAI又发
布了GPT-4来为ChatGPT提
供更强大的助力。OpenAI
的一系列操作，也给了其他
人工智能企业莫大的压力，
各大人工智能企业纷纷奋起
直追，一场浩大的自然语言
大模型“军备竞赛”也在如火
如荼地开展着。
现在，关于ChatGPT的资
讯铺天盖地，本书会将涉及
ChatGPT的知识有机地整合
在一起，并用通俗易懂的语
言深入浅出地讲解其原理，
帮助我们对ChatGPT有完整
并且深入的认知，不至于人
云亦云。
通过本书，我们可以了
解到什么是ChatGPT，它适
用于哪些场景，它的原理是
什么，为什么这么厉害，以
及它的出现是否会对我们的
工作和生活产生影响。
本书分为10章。
第1章先让我们对
ChatGPT有初步的认知和体
验，了解ChatGPT的华丽出
场及人们对它的喜爱和“调
戏”，以及如何用它帮助我
们工作和生活；还介绍了
ChatGPT的创造者OpenAI
的情况。本章也对其他章节
所讲解的内容做了提纲挈领
式的简介。
第2章讲解ChatGPT的功
能和使用方式，以及如何用
ChatGPT在回答问题、自然
语言生成、语言翻译、对话
交流、图像识别、数据分析
、编写代码等场景中解决实
际问题。
第3章讲解如何用Prompt
让ChatGPT输出更有价值的
内容，并讲解设计Prompt
的原则都有哪些，以及如何
用第三方工具提升Prompt
的使用效率。
第4章讲解ChatGPT的能
力缺陷，包括数据偏差和误
导性、意识或情感缺失、逻
辑和推理能力限制、垂直细
分短板、时效性不足等，让
我们更全面地了解ChatGPT
的优缺点。并提出了一些解
决方案，让我们知道如何扬
长避短地利用ChatGPT提供
的服务。
第5章讲解传统智能对话
机器人的原理和实现架构，
涉及知识问答机器人、任务
型对话机器人、闲聊机器人
和商业智能对话机器人，分
析了ChatGPT和传统智能对
话机器人的区别，包括架构
、内容生成方式、支持场景
、多语言、推理能力、多轮
对话、语义理解能力、价值
观对齐、训练成本、学习方
式、自身能力认知、敢于质
疑、承认错误并修正等方面
的不同。
第6章讲解人工智能基础
知识，包括人工智能发展史
上的两次低谷和三次崛起，
以及人工智能三个主流学派
如符号主义学派、连接主义
学派和行为主义学派的研究
思路的区别，还讲解了从机
器学习到深度学习的发展历
程，为我们后面学习
ChatGPT的技术原理奠定基
础。
第7章讲解构建ChatGPT
的基础模型Transformer是
如何从RNN、LSTM、注意
力机制、自注意力机制一路
发展而来的。
第8章讲解ChatGPT的成
长路径，讲解其是如何从
GPT、GPT-2、GPT-3发展
而来，并进一步演化为
GPT-4的，它跟BERT又是什
么关系，有什么区别。本章
还讲解了自然语言处理范式
是怎样从有监督训练到先预
训练后精调再到只预训练不
精调转变的，并探讨了
OpenAI成功的秘诀。
第9章讲解以ChatGPT为
代表的大模型的涌现现象并
对其原理进行探讨，包括对
涌现、思维链、上下文学习
能力、指令理解、模型记忆
原理（见“9.5记忆大师”）
、错误修正（见“9.6承认错
误”）等的讨论。
第10章讨论ChatGPT对
人工智能行业、人工智能从
业者及社会的影响，以及人
工智能后续的发展方向。本
章还讨论了如何构建商业模
式、竞争格局将怎样改变，
以及如何在人工智能快速发
展的时代保持自己的竞争力
。
关于本书封底的读者服
务
通过本书封底的读者服
务，读者可获取以下资源。
·本书配套资源（书中内
容所涉及的链接、一些辅助
文档等）。
·读者交流群。读者在加
入该群后，既可与本书作者
互动，也可与更多同道中人
互动，还可及时获知本书相
关信息，比如直播、在线答
疑、读者资源更新等。
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