[专栏课] 大模型应用开发实战（完结）|PDF+MD+音频|百度网盘

2024年9月17日 15条评论 227次阅读

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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

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——/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
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├─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
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├─07｜用多步提示引导自动生成Python单元测试代码.md            23.42KB
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├─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
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├─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
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├─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
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├─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
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├─结课测试｜来赴一场满分之约.md            505B
└─结课测试｜来赴一场满分之约.pdf            352.04KB