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生成性人工智能的提示工程

《生成性人工智能的提示工程》提供了掌握输入以获得可靠人工智能输出的全面指南。作者詹姆斯·菲尼克斯和迈克·泰勒探讨了提示工程如何增强大型语言模型和扩散模型在各种应用中的有效性。

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《生成性人工智能的提示工程:未来保障的输入以获得可靠的人工智能输出》是由詹姆斯·菲尼克斯和迈克·泰勒撰写的一本书,由O'Reilly Media出版。它详细探讨了提示工程,这是一套旨在优化与生成性人工智能模型(如大型语言模型(LLMs)和扩散模型)互动的原则。这些模型,包括流行的ChatGPT和Stable Diffusion,已经在来自互联网的大量数据集上进行了训练,使它们能够为各种任务做出贡献。

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本书旨在为读者提供生成性人工智能的坚实基础,重点关注这些模型的实际应用。它解决了开发人员在将LLMs和扩散模型集成到工作流程中时面临的常见挑战,特别是在自动化系统中获得可靠结果的困难。作者解释了如何将应用问题转化为模型训练领域中的文档完成问题,从而导致更有效的人工智能模型请求。

读者将了解人工智能模型与应用之间的互动链结构,包括涉及的细微步骤。本书还涵盖了模型架构对互动策略的影响,以及如何将这些原则应用于自然语言处理、文本和图像生成以及代码开发等领域。

本书第一版共422页,定于2024年6月25日发布。它旨在为希望在工作中利用生成性人工智能的开发人员和专业人士提供见解,帮助他们有效且可靠地使用人工智能。

  • 类别提示词工程工具

  • 全面的提示工程指南

  • 专注于大型语言模型和扩散模型

  • 在各个领域的实际应用

  • 可靠人工智能输出的策略

  • 详细的互动链结构

  • 模型架构的影响

  • 应用问题转化

  • 由O'Reilly Media出版

  • 人工智能模型集成
  • 自然语言处理
  • 文本生成
  • 图像生成
  • 代码开发

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生成性人工智能的提示工程 评价

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