第 1 章 引言 001
1.1 ChatGPT 的概念 002
1.2 ChatGPT 的主要特点与优势 004
1.3 ChatGPT 的演进 013
第 2 章 对话新时代的智能伙伴：ChatGPT 与人类思维 019
2.1 人类思维与语言模型的基础 020
2.2 ChatGPT 在模拟人类思维方面的进展 022
2.3 ChatGPT 与人类思维的差距 .033
第 3 章 揭秘 ChatGPT 神秘面纱：ChatGPT 的核心技术原理与架构 040
3.1 从输入到输出：ChatGPT 处理信息的流程 041
3.2 Transformer 架构：支撑 ChatGPT 的关键技术 043
3.3 自注意力机制：理解信息间的关联 048
3.4 编码与解码：文本信息的表示与生成 055
3.5 任务改写 061
第 4 章 优化 ChatGPT 的性能与应用适应性：训练与微调 065
4.1 训练与预训练策略 066
4.2 模型生成与控制 069
4.3 微调策略 082
第 5 章 扩展 ChatGPT 功能的利器：10 款能让 ChatGPT更完善的插件 089
5.1 WebPilot 090
5.2 Yabble 094
5.3 Ask Your PDF 097
5.4 Expedia 101
5.5 Wolfram 104
5.6 Show Me Diagrams 107
5.7 ScholarAI 109
5.8 Video Insights 112
5.9 Speak 114
5.10 VoxScript 117
第 6 章 ChatGPT 的双重能力：自然语言生成与理解 121
6.1 自然语言生成基本概念 122
6.2 自然语言理解基本概念 127
6.3 ChatGPT 在自然语言生成中的应用 134
6.4 ChatGPT 在自然语言理解中的应用 138
6.5 融合生成与理解的对话系统 140
第 7 章 持续改进和用户满意度提升：ChatGPT 运营反馈 144
7.1 用户反馈收集途径 145
7.2 用户反馈数据分析 148
7.3 改进措施制定 152
7.4 跟进与持续改进 156
7.5 内部沟通与分享 161
7.6 用户满意度提升 163
7.7 用户反馈激励机制 168
第 8 章 智能交互的多重形态：ChatGPT 应用场景与案例分析 172
8.1 日常生活与娱乐应用 173
8.2 教育与培训应用 184
8.3 商业与企业应用 192
第 9 章 未来对话质量的极限测试：ChatGPT 评估与评价 205
9.1 性能指标与评估方法概述 206
9.2 系统准确性与可靠性评估 213
9.3 自然语言生成质量评价 .215
9.4 多样性与创新性评估 220
9.5 用户满意度与实用性评估 223
9.6 跨领域与多语言支持评价 225
9.7 社会影响与公共利益评估 227
第 10 章 人机交互新时代的瓶颈与突破：ChatGPT 的潜在挑战与未来展望 229
10.1 对抗性样本与鲁棒性 230
10.2 语言模型与常识推理 232
10.3 知识更新与持续学习 235
10.4 技术发展与模型优化 239
10.5 多语言支持与文化适应性 242
10.6 个性化与用户体验优化 245
10.7 跨学科研究与合作拓展 245
10.8 社会影响与公共利益平衡 247
^ 收 起 
