第一章:简介 3 1. ChatGPT 是什么? 3 2. ChatGPT 的历史和发展 3 3. ChatGPT 的应用领域和前景 4 4. 本书内容概述 4 第二章:ChatGPT 的基础知识 4 1. 深度学习基础 5 2. 自然语言处理基础 5 3. 循环神经网络基础 5 4. 注意力机制基础 6 第三章:ChatGPT 的实现 6 1. 数据预处理 7 2. 模型架构 7 3. 训练和优化 7 4. 部署和应用 8 第四章: ChatGPT 的进阶应用 8 1. 基于 ChatGPT 的对话生成 8 1.1 模型架构 8 1.2 训练和优化 9 1.3 评估和指标 9 1.4 应用案例 10 2. 基于 ChatGPT 的文本生成 10 2.1 模型架构 10 2.2 训练和优化 11 2.3 评估和指标 11 2.4 应用案例 12 3. 基于 ChatGPT 的推荐系统 12 3.1 模型架构 12 3.2 训练和优化 13 3.3 评估和指标 13 3.4 应用案例 13 3.5 挑战和未来发展方向 14 4. 基于 ChatGPT 的知识图谱构建 15 4.1 模型架构 15 4.2 数据预处理 15 4.3 知识图谱表示和推理 16 4.4 应用案例 16 4.5 挑战和未来发展方向 17 第五章: ChatGPT 行业应用研究 17 1. 自媒体行业应用 17 1.1 生成自媒体文章 18 1.2 回答平台各类问题 22 1.3 写小说、写电影解说 25 1.3.1 写小说 26 1.3.2 写电影解说 31 1.4 创作短视频脚本 35 1.5 取文章标题神器 40 1.6 其它 43 1.6.1 生成文章摘要 43 1.6.2 写诗写散文 44 2. IT 行业应用 46 2.1 编写整个软件程序 46 2.2 使用指定语言重构代码 50 2.3 生成正则表达式 54 2.4 解释为什么一段代码不起作用 55 2.5 协助解决各类程序异常 56 2.6 其它 61 2.6.1 在代码上写注释 61 2.6.2 MongoDB SQL 与 MySQL SQL 互转 63 2.6.3 SQL 语句优化 65 3. 互联网金融行业应用 66 3.1 生成营销短信 66 3.2 营销方案设计 67 3.3 数据分析 70 3.4 生成催收短信 77 3.5 生成借款合同 81 3.6 提供反欺诈风控建议 82 4. 学术行业应用 86 4.1 生成论文大纲 86 4.2 创建学习笔记 89 4.3 解答专业疑惑 92 4.3.1 时间管理 92 4.3.2 冥想 92 4.3.3 OKR 94 4.4 各类题目解答 95 4.5 写简历 95 5. 其它奇技 97 5.1 模拟好友聊天 97 5.2 情感分析 99 5.3 产品名称生成器 99 5.4 提取长文本关键信息 101 5.5 设计面试题及回答面试题 103 5.6 UI 设计 107 第六章: ChatGPT 的最新进展 108 1. ChatGPT-3 的介绍 108 1.1 ChatGPT-3 的技术原理 108 1.2 ChatGPT-3 的应用场景 109 1.3 ChatGPT-3 的局限性和未来发展方向 109 2. GPT 模型的变种和改进 110 2.1 GPT-2 110 2.2 GPT-3 110 2.3 GPT-Neo 110 2.4 GShard 110 2.5 Sparse Transformers 111 2.6 T5 111 3. 基于 ChatGPT 的未来展望 111 3.1 多语言 ChatGPT 111 3.2 ChatGPT 在辅助医疗中的应用 111 3.3 ChatGPT 在虚拟人物和情感计算中的应用 112 3.4 ChatGPT 在自动编程和智能写作中的应用 112 3.5 ChatGPT 与其他技术的融合 112 第七章: 总结与展望 112 1. ChatGPT 的优缺点分析 112 1.1 ChatGPT 的优点 112 1.2 ChatGPT 的缺点 113 1.3 ChatGPT 的未来发展方向 113 2. ChatGPT 的应用前景 113 2.1 自然语言生成 114 2.2 对话系统 114 2.3 推荐系统 114 2.4 知识图谱构建 114 2.5 智能家居 114 2.6 人工智能教育 114 2.7 语音识别 115 2.8 机器人 115 结语 115
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