本文介绍: 谈起 ChatGPT 不得不提起 GPT,ChatGPT 是基于GPT 模型开发的一种AI交互智能机器人产品,可完成文案编写代码编写和信息获取任务。GPT是生成式训练模型,主要基于 Transformer,目前的最新版本GPT 4.0是多模态模型的主要代表。GPT由OpenAI实验室于2018 年提出,它是一种基于 Transformer 架构的预训练模型通过海量文本图像音频视频训练实现多模态融合知识推理发现

GPT 的出现不是偶然的,是必然的!

谈起 ChatGPT 不得不提起 GPT,ChatGPT 是基于GPT 模型开发的一种AI交互智能机器人产品,可完成文案编写、代码编写和信息获取任务。GPT是生成式训练模型,主要基于 Transformer,目前的最新版本GPT 4.0是多模态大模型的主要代表。GPT由OpenAI实验室于2018 年提出,它是一种基于 Transformer 架构的预训练模型,通过海量文本图像音频视频训练实现多模态融合知识推理和发现

GPT 的出现是必然的,并非偶然,主要原因有以下几个方面:

1.硬件快速发展,特别是 GPU、TPU 等处理器加速了大模型的训练;

2云计算大数据技术发展,云原生大数据技术为大模型落地提供了基础;

3海量结构化和非结构化多模态数据源源不断地产生;

4.深度学习知识图谱强化学习等 AI 技术发展,为大模型实现提供了核心驱动力;

5应用场景需求为 GPT 落地提供了土壤。这些因素促进了大模型 GPT 的产生

GPT 技术威胁存在吗?

的确存在。有矛就有盾。那么,人类应该怎么解决这些问题?译者认为“打败魔法的永远是魔法”,需要从 AI 道德和法律层面来约束使用新技术的主体,同时要研发更好的技术来遏制 AI存在漏洞风险
本书基于 GitHub 的 Copilot 或 OpenAI的 ChatGPT,采用交互方式实现人与AI之间的对战和博弈,并对 AI的回答做了深入分析这里,译者想提醒读者,对战和博弈不是人与 AI 的对抗,更多的是两者的思想交流,Copilot或ChatGPT作为一种编程工具,来辅助人类完成复杂任务计算,最终与AI达成“和解”

人机共生

AI 技术可能会代替人类的一些工作,甚至做的比人类要好,这是不可否认的客观事实,毕竟大模型背后是从人类已有的知识库中挖掘和分析出的结果知识储备量远超普通人。但并不意味着人类就只能“躺平”无能为力了;相反,我们要在利用好 AI的基础上,对生活学习工作遇到问题进行深度思考,形成自己认知。此外,译者建议放下 AI 助手,多出去走走,多感受大自然的美好,给自己放个假,这才是治愈精神内耗的良药。

 

本书主要内容

《Copilot和ChatGPT编程体验:挑战24个正则表达式难题》呈现了两方竞争的格局。一方是专业程序员David Q. Mertz,是网络上最受欢迎的正则表达式教程作者。另一方则是强大的AI编程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot
比赛规则如下:David编写了24个正则表达式难题,并展示如何解决每个难题。David解题后,会让AI工具重解一遍。AI工具给出的结果令David大为惊叹。哪方的结果正确?哪方编写的代码简洁优雅?哪方更机智地利用了鲜为人知的正则表达式特性
阅读本书,你将找到答案

《Copilot和ChatGPT编程体验:挑战24个正则表达式难题》还列出AI最佳实践展示如何通过智能提示语获得更好结果。最终,无论你是否使用AI,都将能熟练解决自己正则表达式难题。
 

名人推荐

AI编程工具已经问世,正在改变编程的现在和未来。如果你懂正则表达式,就拿起本书,了解有关AI 编程工具的全部内容。如果你不懂正则表达式,那么,无论如何学会它,感受一下AI 编程工具的效用。
——Daniel Zingaro博士,就职于多伦多大学,Algorithmic Thinking一书的作者

作为“增强智能”的坚定拥护者,我热情拥抱ChatGPT和Copilot等工具。本书通过24个难题,展示了人与AI之间的对战和博弈,让我清楚地了解到人类机器优缺点。我将本书强烈推荐给希望将AI用于业务的人士,以利用AI优势并做好消除潜在风险准备
——Koo Ping Shung数据科学家
 

本书评价  

有趣且富有洞察力。
——Robert Vanderwall
本书风格新颖,反映了一些正则表达式难题的严肃性和难度。本书非常有趣的一个方面是列出了AI生成代码作者研究了一些工具,探索了它们的优缺点,并就如何合理地提出问题/写出查询以获得最佳解决方案给出一些非常实用的建议。有几个例子难度很大,我甚至质疑试图用正则表达式解决这些问题的人的理智程度。但反过来说,如果你能解决难度问题,将证明你的工具锋利无比。
虽然AI工具非常有用,但你不能只是复制粘贴AI的解决方案需要对AI解决方案加以调整,尤其要对边缘情形进行测试。对于那些经常使用正则表达式的人来说,本书将帮助他们加深理解程度。

  深思熟虑,妙趣横生!
—— J. T.
讨论最新AI版本如何使用大型语言模型数据库处理模式匹配难题。这不是一本参考书、教程,甚至不是一本关于正则表达式或AI模型的教学指南;相反,本书对AI的现状进行了发人深省的探讨。
关于正则表达式和深度学习语言模型的入门书籍似乎无穷无尽,但大多数枯燥乏味。本书为那些想要进一步了解AI编程助理现状的程序员而作,但任何有兴趣了解计算机如何思考”的人都会喜欢本书。在解决本书中的难题期间,读者不仅会加深对内容的理解,还会提高自己思考能力
 

正则表达式的有趣探索
—— Bob Quintus
这是一本有趣的书。附录中有一个正则表达式教程。正则表达式使用起来相当深奥和复杂,但对于涉及模式匹配任务来说,它是程序员工具箱一个方便的工具。
本书的一个目标是用正则表达式解决难题。介绍一个难题后,作者会提出解决方案然后分享所使用的AI助手解决方案。我过去用过模式匹配,但绝非专家;我觉得本书靠前的题较易理解解决,而后面的题越来越难,令我感到惊讶。我对正则表达式(如查找)中包含的一些功能感到惊讶,也更加欣赏正则表达式的有效性。
本书的另一个明确目标是对比AI与人类对难题的反应。作者使用了GitHub Copilot和ChatGPT。这很有趣,因为今天有很多关于AI助手新闻,我一直很好奇它们是如何人类匹配的。根据作者的经验,AI助手似乎可很好地处理更琐碎的编程任务。总的来说,AI助手在用正则表达式解决难题方面不如David;但也有例外,AI的递归解决方案非常优雅,超过了David。我认为,从这些例子总结的教训是,你需要对AI解决方案持怀疑态度,并确保自己理解正在解决问题,并充分测试解决方案,以最大限度地减少意外和错误行为

  介绍如何处理正则表达式难题。
——  Elias Rangel
本书是正则表达式编程和AI 辅助编程的入门书籍。如果这是你第一次使用正则表达式,可参阅附录。这些难题十分有趣,你从中学到的技巧对解决其他类型问题很有用。
阅读本书,分析AI处理正则表达式难题的能力,可让我们客观看待LLM编程助手解决此类问题的局限性。我使用了ChatGPT,得到与本书所列类似的结果,ChatGPT答案基本上都存在错误

  提供使用正则表达式和AI编程助手解决实际问题知识
—— Sush
本书不同于大多数正则表达式书籍,可谓是翘楚。为正则表达式提供了实用的用例,也突出了AI编程助理的潜力。刚接触正则表达式的开发人员可能发现跟上学习进度很有挑战性。总的来说,我认为本书对于那些对AI辅助编程感兴趣的人来说是一笔宝贵财富

  出类拔萃的书籍
—— AES
我刚读完本书,我认为这是任何想要磨炼正则表达式技能和了解AI编程助理现状的人的绝佳资源。本书编排合理,有大量的示例练习来帮助强化概念。书中的难题即有趣又富有挑战性,为测试你的知识技能提供了一个绝佳机会。AI编程助理是作者详细介绍的另一个有趣的话题,很好地解释操作方式以及如何提高编程效率
我特别喜欢本书的一点是它关注正则表达式在现实世界中的应用。示例和案例研究都是相关的和实用的,给我留下了很多可应用于我自己的编程项目的见解。总之,强烈建议阅读本书。这是一本引人入胜、内容丰富的读物,对新程序员和经验丰富的程序员都有好处。

  以有趣的方式将两个不同主题结合起来。
—— Mark E. Elston
首先,这是一本关于正则表达式的优秀书籍。其次,思考过程十分有趣,有助于使用ChatGPT或Copilot等工具编写良好的查询。我对这些工具几乎没有经验,David尝试提出问题来显示结果,此后又修改问题以获得更好的结果。洞察力在使用这些工具时是非常宝贵的。

  优秀读物。
—— John Bannister
在学习本书之前,我对正则表达式略知一二。附录是一个非常有用的补充。我从书中获得的知识远超预期,David对AI编程的缺点、陷阱和优点的解释真的很棒。
强烈推荐

  关于正则表达式的好书。
—— Tamvakis
作为一名数据科学家,我花了很多时间学习和使用正则表达式。本书是关于这个主题的极佳资源,在我的书桌上赢得了一席之地。
 

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