書單 | 深扒ChatGPT核心技術(shù),在AI浪潮中狂飆!

有位朋友說，程序員的工作就是消滅自己的職業(yè)。

這么說或許是有些危險(xiǎn)聳聽了，不過隨著近期ChatGPT的爆火，可以預(yù)見未來的程序員可能的確需要有更強(qiáng)的研究開發(fā)能力才能有更強(qiáng)的競爭力！

面對ChatGPT帶來的沖擊，了解其背后的核心技術(shù)，才能在AI浪潮中狂飆！

簡單說，ChatGPT是通過預(yù)訓(xùn)練大語言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）開發(fā)出來的AIGC產(chǎn)品，為了保證與事實(shí)相符，也需要強(qiáng)大的知識圖譜技術(shù)作為支撐。當(dāng)然，在理論技術(shù)的支撐下，為了讓它成為一款可應(yīng)用的產(chǎn)品，你還需要了解如何設(shè)計(jì)一款聊天機(jī)器人！

所以，本期書單就來分享一下 與ChatGPT核心技術(shù)相關(guān)的好書 ，希望幫助大家知己知彼，百戰(zhàn)不殆！

正值開學(xué)季，以下圖書五折封頂哦~~

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▊《 自然語言處理：基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法 》

車萬翔，郭江，崔一鳴?著

• 哈工大SCIR多位學(xué)者傾力奉獻(xiàn)

• 揭秘自然語言處理中預(yù)訓(xùn)練語言模型的“魔力”之源

• 詳解預(yù)訓(xùn)練語言模型的基礎(chǔ)知識、模型設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)和前沿進(jìn)展

本書在介紹自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等基本概念的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹新的基于預(yù)訓(xùn)練模型的自然語言處理技術(shù)。

除了理論知識，本書還有針對性地結(jié)合具體案例提供相應(yīng)的PyTorch 代碼實(shí)現(xiàn)，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實(shí)現(xiàn)自然語言處理模型，達(dá)到理論和實(shí)踐的統(tǒng)一。

（限時(shí)五折，快快掃碼搶購吧！）

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▊《 預(yù)訓(xùn)練語言模型（全彩） 》

邵浩?著

• 梳理預(yù)訓(xùn)練語言模型的發(fā)展歷史、基本概念

• 剖析具有代表性的預(yù)訓(xùn)練語言模型的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，配代碼

• 預(yù)訓(xùn)練語言模型的評測、應(yīng)用及趨勢分析

本書詳細(xì)梳理了預(yù)訓(xùn)練語言模型的基本概念和理論基礎(chǔ)，并通過實(shí)際代碼的講解， 闡述了具有代表性的預(yù)訓(xùn)練語言模型的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，非常適合需要快速、全面掌握預(yù)訓(xùn)練語言模型的從業(yè)者閱讀。

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▊《基于BERT模型的自然語言處理實(shí)戰(zhàn)》

李金洪 ??著

• 當(dāng)今主流的NLP技術(shù)

• 熟練地在PyTorch框架中開發(fā)并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

• 快速地使用BERT模型完成各種主流的自然語言處理任務(wù)

• 獨(dú)立地設(shè)計(jì)并訓(xùn)練出針對特定需求的BERT模型

• 輕松地將BERT模型封裝成Web服務(wù)部署到云端

通過本書，讀者可以熟練地在PyTorch框架中開發(fā)并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，快速地使用BERT模型完成各種主流的自然語言處理任務(wù)，獨(dú)立地設(shè)計(jì)并訓(xùn)練出針對特定需求的BERT模型，輕松地將BERT模型封裝成Web服務(wù)部署到云端。

本書結(jié)構(gòu)清晰、案例豐富、通俗易懂、實(shí)用性強(qiáng)，適合對自然語言處理、BERT模型感興趣的讀者作為自學(xué)教程。另外，本書也適合社會培訓(xùn)學(xué)校作為培訓(xùn)教材，還適合計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)作為教學(xué)參考書。

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▊《 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（第2版）》

[加]?RichardS.Sutton，[美]?AndrewG.Barto?著

俞凱 等?譯

• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性經(jīng)典著作！

• 人工智能行業(yè)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)圣經(jīng)！

本書作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想的深度解剖之作，被業(yè)內(nèi)公認(rèn)為是一本強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論的經(jīng)典著作。它從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本思想出發(fā)，深入淺出又嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致地介紹了馬爾可夫決策過程、蒙特卡洛方法、時(shí)序差分方法、同軌離軌策略等強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念和方法，并以大量的實(shí)例幫助讀者理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的問題建模過程以及核心的算法細(xì)節(jié)。

本 書適合所有對強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣的讀者閱讀、收藏。

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▊ 《 實(shí)戰(zhàn)GAN：TensorFlow與Keras生成對抗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 》

[美]?Josh Kalin?著

劉夢馨?譯

• 實(shí)例教學(xué)圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換ALGC任務(wù)如何完成

• 擁抱生成式模型，快速邁向入門深度學(xué)習(xí)的尖端領(lǐng)域

• 從構(gòu)建到調(diào)優(yōu)，提供一百多個(gè)適用于GAN、ChatGTP、BERT等模型的代碼方案

• 借助于規(guī)模化數(shù)據(jù)集，搭建了跨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域的通用GAN架構(gòu)

本書通過多個(gè)不同的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)來幫助讀者更好地理解生成對抗網(wǎng)絡(luò)背后的原理及其構(gòu)建方式。書中還提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代碼及其部署方式和數(shù)據(jù)集，以幫助讀者更快地上手解決工作中所面臨的問題并積極應(yīng)對相關(guān)挑戰(zhàn)。本書適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師以及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)的從業(yè)人員用來學(xué)習(xí)使用全新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決工作中的問題，也適合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的愛好者、初學(xué)者用來體驗(yàn)深度學(xué)習(xí)的魅力。

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▊《 因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí) 》

郭若城?程璐 劉昊 劉歡 編著

• 結(jié)合因果推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與實(shí)際應(yīng)用

• 業(yè)界和學(xué)界多位因果機(jī)器學(xué)習(xí)專家傾力打造

本書是一本理論扎實(shí)，同時(shí)聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用的圖書。

全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。?

全書共分6章。第1章從潛結(jié)果框架和結(jié)構(gòu)因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的一些重要的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對全書的一個(gè)總結(jié)和對未來的展望。本書對結(jié)合因果推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐進(jìn)行了介紹。

通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對本書中提到的論文代碼進(jìn)行鉆研，從而在實(shí)踐中加深對因果機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。

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▊《 分布式人工智能》

安波?高揚(yáng) 俞揚(yáng) 等 著

• 全面探討分布式人工智能理論、算法與實(shí)踐

• 集一流專家經(jīng)驗(yàn)智慧

• 獲免費(fèi)教學(xué)視頻，從0到1領(lǐng)略大規(guī)模分布式人工智能之美

  
  

本書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎(chǔ)知識以及相關(guān)進(jìn)展，包括分布式人工智能簡介、分布式規(guī)劃與優(yōu)化、多智能體博弈、多智能體學(xué)習(xí)和分布式人工智能應(yīng)用。除此之外，由于本領(lǐng)域尚處于蓬勃發(fā)展階段，相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發(fā)展的相關(guān)預(yù)測，以供讀者深入了解、學(xué)習(xí)。

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▊ 《 知識圖譜：概念與技術(shù)》

肖仰華?等?編著?

• 系統(tǒng)介紹知識圖譜概念、技術(shù)與實(shí)踐

• 幫助讀者建立知識圖譜學(xué)科體系

• 健全大數(shù)據(jù)知識工程知識體系

• 為工業(yè)界知識圖譜實(shí)踐提供參考

知識圖譜是較為典型的多學(xué)科交叉領(lǐng)域，涉及知識工程、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖數(shù)據(jù)庫等多個(gè)領(lǐng)域。

本書是一本系統(tǒng)介紹知識圖譜概念、技術(shù)與實(shí)踐的書籍。全書共5篇，由16 章構(gòu)成，力求涵蓋知識圖譜相關(guān)的基本概念與關(guān)鍵技術(shù)。“基礎(chǔ)篇”介紹知識圖譜的基本概念、內(nèi)涵與外延、歷史沿革、應(yīng)用價(jià)值，以及相關(guān)的基礎(chǔ)知識。“構(gòu)建篇”重點(diǎn)介紹大規(guī)模高質(zhì)量知識圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建技術(shù)，涵蓋詞匯挖掘、實(shí)體識別、關(guān)系抽取及概念圖譜構(gòu)建、百科圖譜構(gòu)建、眾包構(gòu)建與質(zhì)量控制等專題。“管理篇”系統(tǒng)地闡述了知識圖譜建模與存儲、查詢與檢索，以及圖數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。“應(yīng)用篇”對于基于知識圖譜的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)展開介紹，包括搜索與推薦、自然語言問答，以及基于知識圖譜的自然語言理解。“實(shí)踐篇”介紹知識圖譜實(shí)踐中的基本原則和有用實(shí)踐，初步討論了知識圖譜實(shí)踐中的開放性問題。

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▊《 知識圖譜：方法、實(shí)踐與應(yīng)用》

王昊奮，漆桂林，陳華鈞??主編

• 詳解知識圖譜全生命周期技術(shù)

• 探索垂直領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建方法與應(yīng)用落地

• 促進(jìn)人工智能從感知時(shí)代向認(rèn)知時(shí)代跨越

本書系統(tǒng)地介紹知識圖譜涉及的關(guān)鍵技術(shù)，如知識建模、關(guān)系抽取、圖存儲、自動(dòng)推理、圖譜表示學(xué)習(xí)、語義搜索、知識問答、圖挖掘分析等。此外，本書還嘗試將學(xué)術(shù)前沿和實(shí)戰(zhàn)結(jié)合，讓讀者在掌握實(shí)際應(yīng)用能力的同時(shí)對前沿技術(shù)發(fā)展有所了解。

本書既適合計(jì)算機(jī)和人工智能相關(guān)的研究人員閱讀，又適合在企業(yè)一線從事技術(shù)和應(yīng)用開發(fā)的人員學(xué)習(xí)，還可作為高等院校計(jì)算機(jī)或人工智能專業(yè)師生的參考教材。

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▊ 《 知識圖譜：認(rèn)知智能理論與實(shí)戰(zhàn)》

王文廣 ?著

• 詳解ChatGPT底層技術(shù)Transformer

• 支撐谷歌Bard實(shí)現(xiàn)事實(shí)查詢

• 知識圖譜技術(shù)體系全面，涵蓋前沿成果及落地經(jīng)驗(yàn)

本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù)，既有宏觀整體的技術(shù)體系，也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細(xì)節(jié)，內(nèi)容包括：知識圖譜模式設(shè)計(jì)的方法論——六韜法；知識圖譜構(gòu)建中的實(shí)體抽取和關(guān)系抽取；知識存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫，重點(diǎn)介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫；知識計(jì)算中的圖論基礎(chǔ)，以及中心性、社區(qū)檢測等經(jīng)典圖計(jì)算算法；知識推理中的邏輯推理、幾何變換推理和深度學(xué)習(xí)推理，及其編程實(shí)例。

最后，本書以金融、醫(yī)療和智能制造三大行業(yè)的應(yīng)用場景為例，梳理了知識圖譜的應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用程序形態(tài)。

本書既適合人工智能行業(yè)從業(yè)者和研究人員系統(tǒng)學(xué)習(xí)知識圖譜，也適合一線工程師和技術(shù)人員參考使用，并可作為企業(yè)管理人員、政府人員、政策制定人員、公共政策學(xué)者的參考材料，以及高等院校計(jì)算機(jī)、金融和人工智能等相關(guān)專業(yè)師生的參考資料和培訓(xùn)學(xué)校的教材。

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▊《 Chatbot從0到1：對話式交互設(shè)計(jì)實(shí)踐指南》

李佳芮?李卓桓 李云軍? 編著

• ChatGPT應(yīng)用于對話式交互已成定局

• 聊天機(jī)器人入門指南學(xué)起來

• 揭秘Chatbot全生命周期開發(fā)

• 陸奇等業(yè)內(nèi)大佬傾情作序

本書 內(nèi)容共5部分。第1部分從人工智能的發(fā)展帶動(dòng)對話式交互引出Chatbot的應(yīng)用場景及其分類；第2部分和第3部分從需求分析、流程設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理、對話腳本撰寫、系統(tǒng)搭建、對話任務(wù)測評、平臺渠道集成、運(yùn)營反饋等方面，對Chatbot的整個(gè)生命周期進(jìn)行了詳細(xì)分析和介紹；第4部分通過案例分析，對Chatbot進(jìn)行了實(shí)踐；第5部分總結(jié)了目前對話式交互的局限性，并展望了基于人工智能發(fā)展Chatbot的機(jī)會。

本書適合希望從事Chatbot行業(yè)的讀者閱讀，尤其是正在考慮將業(yè)務(wù)切入 Chatbot領(lǐng)域的決策者，即將或正在從事Chatbot專業(yè)工作的產(chǎn)品經(jīng)理和項(xiàng)目經(jīng)理，以及希望了解Chatbot領(lǐng)域工作流程的開發(fā)人員。

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▊《 Rasa實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建開源對話機(jī)器人》

孔曉泉，王冠? 著

• 對話機(jī)器人開源框架Rasa首著，英文版同步上市

• Rasa聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTOAlanNichol親筆作序

• 可直接使用ChatGPT等大型語言模型或接口

Rasa是一款開源的對話機(jī)器人框架，能讓開發(fā)者使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)快速創(chuàng)建工業(yè)級的對話機(jī)器人。得益于豐富的功能、先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力和可以快速上手的特性，Rasa框架是目前流行的開源對話機(jī)器人框架。

本書首先介紹Rasa的兩個(gè)核心組件――Rasa NLU和Rasa Core的工作流程；然后詳細(xì)介紹通過使用Rasa生態(tài)系統(tǒng)從頭開始構(gòu)建、配置、訓(xùn)練和服務(wù)不同類型的對話機(jī)器人的整體過程，如任務(wù)型、FAQ、知識圖譜聊天機(jī)器人等，其中包括使用基于表單（form）的對話管理、ResponseSelector來處理閑聊和FAQ，利用知識庫來回答動(dòng)態(tài)查詢的問題等，以及自定義Rasa框架，使用對話驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式和工具來開發(fā)對話機(jī)器人，探索機(jī)器人能做什么，并通過交互式學(xué)習(xí)來輕松修復(fù)它所犯的任何錯(cuò)誤；最后會介紹將Rasa系統(tǒng)部署到具有高性能和高可擴(kuò)展性的生產(chǎn)環(huán)境中，從而建立一個(gè)高效和強(qiáng)大的聊天系統(tǒng)。

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▊《 Python聊天機(jī)器人開發(fā)：基于自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí) 》

[印]?Sumit Raj（蘇米特?拉杰） 著

黃光遠(yuǎn)?譯

• ChatBot極簡入門

• 高度定制化、高度智能化

• 一站到底的完整實(shí)戰(zhàn)

• 全線覆蓋的知識體系

本書是使用 Python 動(dòng)手搭建聊天機(jī)器人的入門書籍。全書共 5 章，包含聊天機(jī)器人的發(fā)展歷史、自然語言處理的相關(guān)知識，以及多種搭建、部署聊天機(jī)器人的基本方法。此外，作者還提供了豐富的源碼和細(xì)致的教程，極具實(shí)操性。無論你是具有一定 Python 編程基礎(chǔ)的技術(shù)人員，還是想更多了解聊天機(jī)器人相關(guān)知識的產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目管理人員，都能從本書學(xué)習(xí)到搭建聊天機(jī)器人的相關(guān)內(nèi)容，并能在本書的指導(dǎo)下實(shí)際完成聊天機(jī)器人的搭建和對外發(fā)布。

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書單抽獎(jiǎng)

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活動(dòng)方式： 在本文后留言講述你使用ChatGPT或者學(xué)習(xí)NLP的心得體會。 筆者將抽取3位讀者分別贈送以上任意一本書。

截止時(shí)間： 2月20日晚10點(diǎn)。

快快拉上你的小伙伴參與進(jìn)來吧~~