译 者 简 介

郭涛，主要从事人工智能、智能计算、概率与统计学、现代软件工程等前沿交叉领域的研究。出版过多部译作，包括《深度强化学习图解》《机器学习图解》和《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》。

译  者  序

在人工智能领域，Transformer模型的崛起堪称一场革命性的变革。作为一种引领潮流的生成式人工智能模型，Transformer已成为众人瞩目的焦点。它在语言理解、文本生成等领域展现出的卓越性能，吸引了广泛的关注。随着近年来大规模模型的不断涌现，Transformer模型更是焕发出新的活力。

目前，全球已有上千个大模型竞相亮相，其中包括OpenAI的GPT系列、Meta AI的LLaMA系列、Google的Gemma、百度的文心一言以及阿里云通义千问等杰出代表。这些大模型不仅具有强大功能，还提供了标准的API接口，方便应用开发者调用，为各类应用场景提供了无限可能。

本书主要以OpenAI发布的ChatGPT为对象，为Java程序员而撰写。本书详细介绍了ChatGPT的标准接口、调用形式以及丰富的应用场景，重点涵盖了基于ChatGPT的结对编程实践、企业API调用实战、多模态场景调用以及AI智能机器人的实现等内容。本书采用场景案例驱动的方式，结合接口使用说明和代码实战，旨在教会读者如何灵活运用ChatGPT接口，满足各种业务场景的需求。

通过阅读本书，读者不仅可了解ChatGPT大模型，还可掌握类似的逻辑和思维方式，通过迁移学习方法运用其他大模型，如文心一言、通义千问等。本书篇幅紧凑，内容精辟，面向应用开发人员以及希望利用大模型解决业务场景问题的科学家、工程师。同时，对于非专业人员来说，本书也是一本颇具价值的参考读物。相信通过本书的学习，你将能够更加熟练地运用ChatGPT的强大功能，为你的Java应用增添新的智慧与活力。

在本书的翻译过程中，我得到了众多人的无私帮助。特别要感谢成都文理学院翻译系的何静老师；作为本书的审校者，她以其深厚的专业知识和严谨的态度，为本书的翻译质量提供了坚实的保障。同时，也要向清华大学出版社的编辑团队表达诚挚的谢意，他们不辞辛劳地进行了大量的编辑与校对工作，确保了本书内容的准确性。

尽管我努力追求翻译的准确性和流畅性，但鉴于原著内容的广度和深度，以及译者自身水平的局限，翻译过程中难免存在不足。因此，我诚挚地邀请各位读者在阅读过程中对发现的任何问题进行批评指正，我将不胜感激。

作 者 简 介

Bruce Hopkins是技术领域的杰出作家和全球知名专家。他不仅是Oracle Java的冠军，还荣获了英特尔软件创新者的称号。此外，他还是Apress出版社所出版的Bluetooth for Java一书的作者，该书展现了他在蓝牙与Java技术融合领域的深厚造诣。

审校者简介

Van VanArsdale是一位在软件行业积累了超过30年经验的技术领导者。他拥有马萨诸塞大学洛厄尔分校的计算机信息系统学士学位和密苏里州立大学的计算机信息系统硕士学位。在其职业生涯中，他担任过软件工程师、架构师、经理和教师等多个角色。目前，Van在一家顶尖的金融服务公司领导着一支高效的团队，并兼任密苏里州立大学的教师，继续为培养新一代的软件人才贡献力量。

序　　言

我有幸与Bruce相识数年，并亲眼见证了他将最前沿的概念和问题转化为易于理解的语言，让拥有各种背景和能力的程序员都能掌握。Bruce的丰富经验使得他能够将最新的人工智能技术，如ChatGPT，巧妙地分解为开发人员在日常工作中可实际运用的核心要素。作为Bluetooth for Java一书的合著者，他在蓝牙技术仅兴起四年之际便投身其中，展现出了前瞻性的眼光。此外，他还为众多大型技术公司撰写了技术指南，助力开发人员迅速掌握最新技术。

作为微软旗下人工智能公司Private AI的联合创始人兼首席执行官，我有机会与全球各地的企业开发人员、经理和高层管理者进行交流。我们讨论的议题不仅限于如何负责任地使用数据，还深入探讨了生成式人工智能(如ChatGPT)所引发的问题、要处理哪些类型的问题以及从哪里开始等。由于ChatGPT等技术相对较新，其底层模型架构Transformer直到2017年才通过Attention Is All You Need这篇研究论文问世，因此，这些议题对于管理者和开发者来说都充满了挑战。他们纷纷提出“这项技术能为我带来什么价值？” “我应该在哪些场景中运用它？” “如何入门？”以及“这项技术存在哪些局限性？”等问题。此外，每当新技术问世时，人们总会不可避免地提出质疑：“这一切是否只是炒作？”

值得欣慰的是，本书针对上述问题提供了具体而实用的解答，这对于我们深入理解新技术并挖掘其核心价值至关重要。学习编程语言会让我们以全新的角度思考问题，同样，学习如何有效利用人工智能也会让我们跳出编程的框架，以更广阔的视角审视问题。在自然语言中，我们关注词汇、语法、句法和语义；在编程语言中，我们关注逻辑、数学、语法、规模以及对重要原理的理解；而在人工智能领域，我们更关注数据及其与任务之间的关系。尽管我们可以利用世界上最强大的模型生成文本、导航或从事艺术创作，但如果将它们应用于不合适的任务，结果可能令人失望。然而，如果能够深入理解这些模型的设计初衷，并据此正确使用它们，那么结果定会令人欣喜。

本书通过简明实用的示例，不仅可以帮助你迅速开始使用ChatGPT构建项目，还能培养你对这项技术的直觉和洞察力。尽管本书的重点是使用Java进行实践，但无论你使用哪种编程语言进行开发，都能从中受益。

Patricia Thaine

Private AI公司联合创始人兼首席执行官