人人都是提示工程师--51Testing独家连载

发表于:2023-12-25 09:26

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 作者:陈明明 李腾龙    来源:51Testing软件测试网

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本书概述:本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,不仅适合对提示工程师感兴趣或从事相关工作的读者阅读,还适合对自然语言处理和人工智能感兴趣的读者参考。
作者:陈明明 李腾龙  
出版社:人民邮电出版社
出版日期:2023年08月
 
内容简介
本书旨在介绍提示(prompt)工程师的工作内容和相关技能。首先讲述提示技术的基本工作原理、提示工程师的常用工具、提示技术的基础模式和提示技术的进阶知识;然后讲解自然语言处理的基础知识和ChatGPT大模型方面的内容,以及NLP模型的特点和应用场景;最后展示提示工程在办公、图片处理、代码开发和电商中的应用。
作者简介
陈明明,统计学硕士,研究方向为自然语言处理、深度学习与量化交易,曾就职于微软,现在从事自然语言处理和人工智能方面的开发工作。
李腾龙, 应用统计学博士,研究方向为因果推断、贝叶斯统计与机器学习,现就职于西交利物浦大学西浦慧湖药学院,担任生物统计学助理教授,曾在美国波士顿大学从事博士后研究,并在美国东北大学讲授“数据分析”课程。

本书详细介绍
前言
目录
独家连载
第1章 概述
1.1 什么是提示工程师
1.2 提示工程的基本工作原理
1.3 生成提示的常用工具
第2章 提示的基础模式
2.1 特定指令
2.1.1 文本分类指令模板
2.1.2 机器翻译指令模板
2.1.3 情感分析指令模板
2.1.4 文本生成指令模板
2.1.5 问题回答指令模板
2.1.6 命名实体识别指令模板
2.1.7 关系抽取指令模板
2.1.8 摘要生成指令模板
2.2 指令模板
2.2.1 格式提取指令模板
2.2.2 文件格式转换
2.2.3 代码转换
2.3 代理模式
2.3.1 电商客服机器人
2.3.2 计算机程序员
2.3.3 办公室文员
2.4 示例模式
第5章 提示工程在办公领域的应用
5.1 用ChatGPT生成PPT
5.2 用ChatGPT绘制思维导图
5.3 用ChatGPT画流程图
第6章 提示工程在图像处理领域的应用
6.1 用ChatGPT生成插画
6.2 用ChatGPT生成装修图
6.3 用ChatGPT生成游戏原画
6.4 用ChatGPT生成视频
6.5 用ChatGPT生成海报
第7章 提示工程在软件开发领域的应用
7.1 用ChatGPT帮助写代码
7.2 用ChatGPT帮助解释代码
7.2.1 学习新技术
7.2.2 维护代码
7.3 用ChatGPT帮助改代码
7.3.1 代码自动补全
7.3.2 代码语法检查


51Testing软件测试网将在近期对本书部分章节进行独家连载,敬请关注
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