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@a人人都是提示工程师@Aren ren dou shi ti shi gong cheng shi@f陈明明, 李腾龙编著
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@a北京@c人民邮电出版社@d2023.8
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@a244页@c彩图@d21cm
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@a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。
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@a本书首先讲述提示技术的基本工作原理和提示工程师的常用工具, 提示技术的基础模式, 提示技术的进阶知识 (包括零样本提示、少样本提示和思维链提示CoT); 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; 最后展示提示技术在不同领域的应用, 展示了办公类、图片类、代码类和电商类案例。
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@a本书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
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@a人工智能@Aren gong zhi neng
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@aTP18@v5
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@a陈明明@Achen ming ming@4编著
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@aCN@bZZZD@c20240429
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@dTP18@e19/XGXY@f1
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| 人人都是提示工程师/陈明明, 李腾龙编著.-北京：人民邮电出版社，2023.8 |
| 244页：彩图；21cm |
| 使用对象：本书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 |
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| ISBN 978-7-115-61894-8：CNY59.80 |
| 本书首先讲述提示技术的基本工作原理和提示工程师的常用工具, 提示技术的基础模式, 提示技术的进阶知识 (包括零样本提示、少样本提示和思维链提示CoT); 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; 最后展示提示技术在不同领域的应用, 展示了办公类、图片类、代码类和电商类案例。 |
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正题名：人人都是提示工程师
索取号：TP18/19/XGXY
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1313811
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213138110
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信息工程学院资料室/
[索取号:TP18/19/XGXY]
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在馆
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架位导航
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