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0. 前言1.《ChatGPT 驱动软件开发》2.《ChatGPT原理与实战》3.《神经网络与深度学习》4.《AIGC重塑教育》5. 《通用人工智能》

0. 前言

2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。

LLM： Large Language Model，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大，包含成百、上千亿的参数，可以捕捉语言的复杂模式，包括句法、语义和一些上下文信息，从而生成连贯的、有意义的文本。ChatGPT、GPT-4、BERT、文心一言等都是典型的大型语言模型。

GPT： Generative Pre-training Transformer，是OpenAI开发的一种基于Transformer的大规模自然语言生成模型。

AIGC： Artificial Intelligence Generated Content，即AI生成内容。指的是利用AI技术生成的内容，比如AI写文章、画画甚至做视频等等。

AGI： Artificial General Intelligence，即通用人工智能。AGI的目标是创造一个能像人类一样思考、学习、执行多种任务的系统，成为全能的“超级大脑”，未来可能在任何领域都超越人类。

除了概念之外，如果你想进一步了解这些技术的细节和进展，推荐你读这几本书。

1.《ChatGPT 驱动软件开发》

推荐语：中国IT领军者陈斌新作，详解ChatGPT在软件研发全流程的应用，大幅提升研发效率，塑造工程师AI时代竞争优势。

<code>import openai

# 设置OpenAI API密钥

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 定义对话的起始信息

conversation_start = "User: Hello AI!\nAI: Hi, how can I help you today?"

# 发送请求并获取AI的回复

def get_ai_response(message):

response = openai.Completion.create(

engine='text-davinci-003',code>

prompt=conversation_start + message,

max_tokens=50,

temperature=0.7,

n = 1,

stop=None

)

return response.choices[0].text.strip()

# 与AI交互

while True:

user_input = input("User: ")

# 添加用户输入到对话中

conversation_start += '\nUser: ' + user_input

# 获取AI回复

ai_response = get_ai_response(conversation_start)

# 添加AI回复到对话中

conversation_start += '\nAI: ' + ai_response

print("AI:", ai_response)

2.《ChatGPT原理与实战》

<code>import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

# 定义神经网络模型

class NeuralNetowrk(nn.Module):

def __init__(self):

super(NeuralNet, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(784, 128) # 输入层到隐藏层

self.relu = nn.ReLU()

self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 隐藏层到输出层

def forward(self, x):

x = x.view(x.size(0), -1) # 将图像扁平化（将图像转换成一维向量）

x = self.fc1(x)

x = self.relu(x)

x = self.fc2(x)

return x

# 定义超参数

learning_rate = 0.001

batch_size = 100

num_epochs = 10

# 加载并预处理数据

transform = transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)code>

test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)code>

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

4.《AIGC重塑教育》