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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    大模型应用开发代表了人工智能技术的未来方向,有望彻底改变人类认知和改造世界的方式,不仅能够激活效率层面的创新,甚至很有可能会引出崭新的商业模式。作为程序设计人员,我们当然需要成为最了解大模型的人,成为最了解大模型应用开发的人。

    不过,大语言模型应用开发遵循的是和传统程序设计迥然不同的编程范式。传统的编程方式需要掌握专业的编程语言和复杂的语法规则,而随着自然语言处理的进步,尤其是 GPT 等超强模型的出现,让计算机开始具备理解和生成人类语言的能力。这意味着,自然语言编程成为可能。

    面对新的编程范式,对于习惯了用 Java、C++、Spring、React 等语言、框架和工具进行开发的技术人员来说,怎么进行大语言模型的应用开发?这是我们这门课要解决的核心问题——如何实现从自然语言提问到自然语言输出。

    另外,大语言模型的应用十分广泛,其涵盖对话、代码解释、知识检索、函数调用、提示工程、Agent 开发、RAG、微调、多模态、Embedding 等诸多方面。

    黄佳老师将自己的积累,融入到一个个完整的项目中,为你全面讲解大语言模型技术的方方面面。从 API 的使用到微调的流程,从应用实例到技巧总结,从经典模型到前沿进展,随着课程的进展,你将对大语言模型有一个全面而深入的认识。不仅能快速上手开发实际应用,更能洞悉其内在原理,激发更多创新灵感。

    课程目录:

    ├──开篇词|大模型应用开发时代,人人都是程序员.mp3 25.32M
    └──开篇词|大模型应用开发时代,人人都是程序员.md 23.70kb
    ├──01|用OpenAIAssistants的Function进行订单管理.mp3 25.23M
    ├──01|用OpenAIAssistants的Function进行订单管理.md 28.18kb
    ├──02|OpenAIAssistants中的线程和Run状态解析.mp3 15.12M
    ├──02|OpenAIAssistants中的线程和Run状态解析.md 22.11kb
    ├──03|用Assistants中的Codeinterpreter做数据分析.mp3 10.57M
    ├──03|用Assistants中的Codeinterpreter做数据分析.md 33.24kb
    ├──04|用Assistants中的Filesearch(RAG)工具做知识检索.mp3 11.27M
    ├──04|用Assistants中的Filesearch(RAG)工具做知识检索.md 22.71kb
    ├──05|用5种不同模型展示模型交互5大基本原则.mp3 10.11M
    ├──05|用5种不同模型展示模型交互5大基本原则.md 28.75kb
    ├──06|通过设置思考框架,引导模型进行更好的推理.mp3 16.68M
    ├──06|通过设置思考框架,引导模型进行更好的推理.md 26.75kb
    ├──07|用多步提示引导自动生成Python单元测试代码.mp3 8.76M
    ├──07|用多步提示引导自动生成Python单元测试代码.md 23.42kb
    ├──08|用大模型实现自然语言的SQL查询.mp3 6.95M
    ├──08|用大模型实现自然语言的SQL查询.md 12.66kb
    ├──09|构建能够读图的基于PDF的RAG系统.mp3 17.87M
    ├──09|构建能够读图的基于PDF的RAG系统.md 23.65kb
    ├──10|通过Embedding构建基于关键词的推荐系统.mp3 13.31M
    ├──10|通过Embedding构建基于关键词的推荐系统.md 14.95kb
    ├──11|长PDF文档的总结与评估策略.mp3 15.30M
    ├──11|长PDF文档的总结与评估策略.md 20.62kb
    ├──12|用Assistants自主思考生成商业报告PPT.mp3 12.76M
    ├──12|用Assistants自主思考生成商业报告PPT.md 32.83kb
    ├──13|以Qwen为例讲透参数高效微调(PEFT).mp3 18.77M
    ├──13|以Qwen为例讲透参数高效微调(PEFT).md 25.27kb
    ├──14|以Llama3为例讲透QLoRA量化+微调.mp3 17.63M
    ├──14|以Llama3为例讲透QLoRA量化+微调.md 23.58kb
    ├──15|OpenAI闭源模型的微调流程和FunctionCalling微调.mp3 13.34M
    ├──15|OpenAI闭源模型的微调流程和FunctionCalling微调.md 26.67kb
    ├──16|多模态:整合大语言模型与Dall-E-StableDiffusionAPI.mp3 8.35M
    ├──16|多模态:整合大语言模型与Dall-E-StableDiffusionAPI.md 18.53kb
    ├──17|GPT-4o最强多模态模型实战.mp3 11.79M
    ├──17|GPT-4o最强多模态模型实战.md 15.35kb
    ├──18|多模态:用大语言模型进行TTS-ASR-OCR.mp3 11.41M
    ├──18|多模态:用大语言模型进行TTS-ASR-OCR.md 15.82kb
    ├──19|Sora模型的原理和架构初探.mp3 15.03M
    ├──19|Sora模型的原理和架构初探.md 14.70kb
    ├──20|如何通过ModerationAPI对生成内容进行安全审核?.mp3 12.06M
    ├──20|如何通过ModerationAPI对生成内容进行安全审核?.md 16.16kb
    ├──21|LLM开发过程中的错误处理和Tracing.mp3 12.29M
    ├──21|LLM开发过程中的错误处理和Tracing.md 15.58kb
    ├──22|如何在与LLM交互过程中省钱及控制RateLimits?.mp3 18.46M
    ├──22|如何在与LLM交互过程中省钱及控制RateLimits?.md 18.70kb
    ├──结课测试|来赴一场满分之约.md 0.49kb
    ├──结束语|再谈大模型应用开发.mp3 9.05M
    ├──结束语|再谈大模型应用开发.md 7.14kb
    ├──资料

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