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。
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。
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。
- ChatGPT 基础科普 @长琴
- LM
- Transformer
- GPT
- RLHF
- ChatGPT 使用指南：相似匹配 @长琴
- Embedding 基础
- API 使用
- QA 任务
- 聚类任务
- 推荐应用
- ChatGPT 使用指南：句词分类 @长琴
- NLU 基础
- API 使用
- 文档问答任务
- 分类与实体识别微调任务
- 智能对话应用
- ChatGPT 使用指南：编辑生成 @玉琳
- 文本摘要
- 文本纠错
- 机器翻译
- ChatGPT 使用指南：文本推理 @华挥
- 什么是推理
- 导入ChatGPT
- 测试ChatGPT推理能力
- 调用ChatGPT推理能力
- ChatGPT以及GPT-4的推理能力
- ChatGPT 局限不足 @Carles
- 事实错误
- 实时更新
- 资源耗费
- ChatGPT 商业应用 @Jason
- 背景
- 工具应用：搜索、办公、教育
- 行业应用：游戏、音乐、零售电商、广告营销、媒体新闻、金融、医疗、设计、影视、工业
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》学习周期为2-3天，除《推理Reasoning》外，其他均需要6-8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。
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
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
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