资源简介
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。
期待与你共同开启探索大语言模型的奇妙旅程!
课程代码地址:https://github.com/huangjia2019/powerful_llm
资源目录
——/天下无鱼17号盘-90T/计算机教程SDJDS/02-极客时间/第四部分/331-100764201-专栏课-黄佳-大模型应用开发实战(完结) ├─01|用OpenAIAssistants的Function进行订单管理.md 28.18KB ├─01|用OpenAIAssistants的Function进行订单管理.mp3 25.23MB ├─01|用OpenAIAssistants的Function进行订单管理.pdf 3.39MB ├─02|OpenAIAssistants中的线程和Run状态解析.md 22.11KB ├─02|OpenAIAssistants中的线程和Run状态解析.mp3 15.12MB ├─02|OpenAIAssistants中的线程和Run状态解析.pdf 4.96MB ├─03|用Assistants中的Codeinterpreter做数据分析.md 33.24KB ├─03|用Assistants中的Codeinterpreter做数据分析.mp3 10.57MB ├─03|用Assistants中的Codeinterpreter做数据分析.pdf 3.4MB ├─04|用Assistants中的Filesearch(RAG)工具做知识检索.md 22.71KB ├─04|用Assistants中的Filesearch(RAG)工具做知识检索.mp3 11.27MB ├─04|用Assistants中的Filesearch(RAG)工具做知识检索.pdf 2.59MB ├─05|用5种不同模型展示模型交互5大基本原则.md 28.75KB ├─05|用5种不同模型展示模型交互5大基本原则.mp3 10.11MB ├─05|用5种不同模型展示模型交互5大基本原则.pdf 2.46MB ├─06|通过设置思考框架,引导模型进行更好的推理.md 26.75KB ├─06|通过设置思考框架,引导模型进行更好的推理.mp3 16.68MB ├─06|通过设置思考框架,引导模型进行更好的推理.pdf 1.29MB ├─07|用多步提示引导自动生成Python单元测试代码.md 23.42KB ├─07|用多步提示引导自动生成Python单元测试代码.mp3 8.76MB ├─07|用多步提示引导自动生成Python单元测试代码.pdf 2.54MB ├─08|用大模型实现自然语言的SQL查询.md 12.66KB ├─08|用大模型实现自然语言的SQL查询.mp3 6.95MB ├─08|用大模型实现自然语言的SQL查询.pdf 1.92MB ├─09|构建能够读图的基于PDF的RAG系统.md 23.65KB ├─09|构建能够读图的基于PDF的RAG系统.mp3 17.87MB ├─09|构建能够读图的基于PDF的RAG系统.pdf 4.14MB ├─10|通过Embedding构建基于关键词的推荐系统.md 14.95KB ├─10|通过Embedding构建基于关键词的推荐系统.mp3 13.31MB ├─10|通过Embedding构建基于关键词的推荐系统.pdf 1.58MB ├─11|长PDF文档的总结与评估策略.md 20.62KB ├─11|长PDF文档的总结与评估策略.mp3 15.3MB ├─11|长PDF文档的总结与评估策略.pdf 3.12MB ├─12|用Assistants自主思考生成商业报告PPT.md 32.83KB ├─12|用Assistants自主思考生成商业报告PPT.mp3 12.76MB ├─12|用Assistants自主思考生成商业报告PPT.pdf 3.63MB ├─13|以Qwen为例讲透参数高效微调(PEFT).md 25.27KB ├─13|以Qwen为例讲透参数高效微调(PEFT).mp3 18.77MB ├─13|以Qwen为例讲透参数高效微调(PEFT).pdf 4.29MB ├─14|以Llama3为例讲透QLoRA量化+微调.md 23.58KB ├─14|以Llama3为例讲透QLoRA量化+微调.mp3 17.63MB ├─14|以Llama3为例讲透QLoRA量化+微调.pdf 3.78MB ├─15|OpenAI闭源模型的微调流程和FunctionCalling微调.md 26.67KB ├─15|OpenAI闭源模型的微调流程和FunctionCalling微调.mp3 13.34MB ├─15|OpenAI闭源模型的微调流程和FunctionCalling微调.pdf 2.04MB ├─16|多模态:整合大语言模型与Dall-E-StableDiffusionAPI.md 18.53KB ├─16|多模态:整合大语言模型与Dall-E-StableDiffusionAPI.mp3 8.35MB ├─16|多模态:整合大语言模型与Dall-E-StableDiffusionAPI.pdf 15.55MB ├─17|GPT-4o最强多模态模型实战.md 15.35KB ├─17|GPT-4o最强多模态模型实战.mp3 11.79MB ├─17|GPT-4o最强多模态模型实战.pdf 3.78MB ├─18|多模态:用大语言模型进行TTS-ASR-OCR.md 15.82KB ├─18|多模态:用大语言模型进行TTS-ASR-OCR.mp3 11.41MB ├─18|多模态:用大语言模型进行TTS-ASR-OCR.pdf 2.89MB ├─19|Sora模型的原理和架构初探.md 14.7KB ├─19|Sora模型的原理和架构初探.mp3 15.03MB ├─19|Sora模型的原理和架构初探.pdf 5.36MB ├─20|如何通过ModerationAPI对生成内容进行安全审核?.md 16.16KB ├─20|如何通过ModerationAPI对生成内容进行安全审核?.mp3 12.06MB ├─20|如何通过ModerationAPI对生成内容进行安全审核?.pdf 2.88MB ├─21|LLM开发过程中的错误处理和Tracing.md 15.58KB ├─21|LLM开发过程中的错误处理和Tracing.mp3 12.29MB ├─21|LLM开发过程中的错误处理和Tracing.pdf 2.62MB ├─22|如何在与LLM交互过程中省钱及控制RateLimits?.md 18.7KB ├─22|如何在与LLM交互过程中省钱及控制RateLimits?.mp3 18.46MB ├─22|如何在与LLM交互过程中省钱及控制RateLimits?.pdf 1.63MB ├─images │ ├─775779 │ │ ├─04ac7753f172234b97bd371aedd6b57e.jpg 47.69KB │ │ ├─04ac7753f172234b97bd371aedd6b57e.pdf 54.22KB │ │ ├─09cd9f54a52426bde09364cb0d445bab.jpg 806.16KB │ │ 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