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HuggingLLM, Hugging Future.

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HuggingLLM

随着ChatGPT的爆火，其背后其实蕴含着一个基本事实：AI能力得到了极大突破——大模型的能力有目共睹，未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变，适应变化、拥抱变化、喜欢变化，天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现，AI正在逐渐平民化，将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。所以，我们把项目起名为HuggingLLM，我们相信我们正在经历一个伟大的时代，我们相信这是一个值得每个人全身心拥抱的时代，我们更加相信这个世界必将会因此而变得更加美好。

关于项目

项目简介：介绍 ChatGPT 原理、使用和应用，降低使用门槛，让更多感兴趣的非NLP或算法专业人士能够无障碍使用LLM创造价值。

立项理由：ChatGPT改变了NLP行业，甚至正在改变整个产业。我们想借这个项目将ChatGPT介绍给更多的人，尤其是对此感兴趣、想利用相关技术做一些新产品或应用的学习者，尤其是非本专业人员。希望新的技术突破能够更多地改善我们所处的世界。

项目受众

  • 项目适合以下人员：
    • 对ChatGPT感兴趣。
    • 希望在实际中运用该技术创造提供新的服务或解决已有问题。
    • 有一定编程基础。
  • 不适合以下需求人员：
    • 研究其底层算法细节，比如PPO怎么实现的，能不能换成NLPO或ILQL，效果如何等。
    • 自己从头到尾研发一个 ChatGPT。
    • 对其他技术细节感兴趣。

另外，要说明的是，本项目并不是特别针对算法或NLP工程师等业内从业人员设计的，当然，你也可以通过本项目获得一定受益。

项目亮点

  • 聚焦于如何使用ChatGPT相关API创造新的功能和应用。
  • 对相关任务有详细的背景和系统设计介绍。
  • 提供示例代码和实现流程。

内容大纲

本教程内容彼此之间相对独立，大家可以针对任一感兴趣内容阅读或上手，也可从头到尾学习。

如何学习

学习指南

要学习本教程内容（主要是四个使用指南），需具备以下条件：

  • 能够正常使用OpenAI的API，能够调用模型：gpt-3.5-turbo。
  • 可以没有算法经验，但应具备一定的编程基础或实际项目经历。
  • 学习期间有足够的时间保证，《使用指南》每个章节的学习时长为2-3天，除《文本推理》外，其他均需要6-8个小时。

学习完成后，需要提交一个大作业，整个学习期间就一个任务，要求如下：

  • 以其中任一方向为例：描述应用和设计流程，实现应用相关功能，完成一个应用或Demo程序。
  • 方向包括所有内容，比如：一个新闻推荐阅读器、一个多轮的客服机器人、Doc问答机器人、模型输出内容检测器等等，鼓励大家偏应用方向。

学习说明

请学习者务必注意以下几点：

  • 学习本教程并不能让你成为算法工程师，如果能激发起你的兴趣，我们非常欢迎你参与学习DataWhale更多算法类开源教程。
  • 在学习了教程中的一些知识和任务后，千万不要认为这些东西实际上就是看到那么简单。一方面实际操作起来还是会有很多问题，另一方面每个知识其实有非常多的细节，这在本教程中是无法涉及的。请持续学习、并始终对知识保持敬畏。
  • 本教程主要是负责引导入门的，鼓励大家在了解了相关知识后，根据实际情况或自己意愿大胆实践。实践出真知，脑子想、嘴说和亲自干是完全不一样的。
  • 由于创作团队水平和精力有限，难免会有疏漏，请不吝指正。

最后，祝愿大家都能学有所得，期望大家未来能做出举世瞩目的产品和应用。

——HuggingLLM开源项目全体成员

致谢

核心贡献者

  • 长琴-项目负责人（Datawhale成员-AI算法工程师）
  • 玉琳（内容创作者-Datawhale成员）
  • 华挥（内容创作者-Datawhale成员）
  • Carles（内容创作者）
  • Jason（内容创作者）
  • 胡锐锋（Datawhale成员-华东交通大学-系统架构设计师）

其他

  1. 特别感谢 @Sm1les、@LSGOMYP 对本项目的帮助与支持；

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  Datawhale，一个专注于AI领域的学习圈子。初衷是for the learner，和学习者一起成长。目前加入学习社群的人数已经数千人，组织了机器学习，深度学习，数据分析，数据挖掘，爬虫，编程，统计学，Mysql，数据竞赛等多个领域的内容学习，微信搜索公众号Datawhale可以加入我们。

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