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• 010 __ |a 978-7-111-73303-4 |d CNY99.00

• 100 __ |a 20230828d2023 em y0chiy50 ea

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• 102 __ |a CN |b 110000

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a CHATGPT原理与实战 |A CHATGPT yuan li yu shi zhan |e 大型语言模型的算法、技术和私有化 |f 刘聪 ... [等] 著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a xi, 291页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 304 __ |a 题名页题: 刘聪, 杜振东, 涂铭, 沈盛宇著

• 314 __ |a 刘聪, 资深NLP技术专家和AI技术专家, 南京云问科技首席算法架构师, MLNLP (机器学习算法与自然语言处理) 社区学术委员。杜振东, 资深NLP技术专家和AI技术专家, 南京云问科技NLP研究院院长, 国家人工智能标准委专家、AlIA人工智能技术专家、CCF智能机器人专业组首批委员。涂铭, 资深Al架构师和大数据架构师, 现就职于BAT, 对NLP、图像识别、大数据等领域有深入研究, 实战经验丰富。

• 330 __ |a 本书从逻辑上分三部分。第一部分 (第1和2章) 从宏观角度带领读者了解ChatGPT。第1章介绍ChatGPT的由来、发展史以及用例。第2章对ChatGPT进行解构, 基于AIGC相关背景知识逐步展开ChatGPT背后所应用的技术栈, 让读者对ChatGPT有更加完整的认知。第二部分 (第3-9章) 介绍ChatGPT的核心技术。第三部分 (第10章) 对ChatGPT的未来发展进行展望。从AIGC未来发展方向出发, 探索云边协同、工具应用、可控生成、辅助决策四方面内容, 分别从C端场景和B端场景探索ChatGPT与实际应用场景的结合点, 并给出从事AIGC行业的参考建议。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 517 1_ |a 大型语言模型的算法、技术和私有化 |A da xing yu yan mo xing de suan fa 、ji shu he si you hua

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 应用 |x 自然语言处理 |x 软件工具

• 690 __ |a TP391 |v 5

• 701 _0 |a 刘聪 |A liu cong |4 著

• 701 _0 |a 杜振东 |A du zhen dong |4 著

• 701 _0 |a 涂铭 |A tu ming |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20230828

• 905 __ |a AUSTL |d TP391/L186