ChatGPT原理与应用开发【文末送书-33】

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ChatGPT
ChatGPT原理与应用开发【文末送书-33】

ChatGPT

ChatGPT 是一款由 OpenAI 开发的大型语言模型聊天机器人，它基于 GPT-3.5 和 ChatGPT 3.5 模型构建，并采用了大量的训练数据进行训练。ChatGPT 能够生成类似人类的文本，并可以用于各种自然语言处理任务，例如：

问答
摘要
翻译
写作
代码生成

原理

ChatGPT 的原理可以分为以下几个步骤：

数据预处理：将训练数据进行分词、去除停用词、词干化等操作，以便模型更好地学习语言特征。
模型训练：使用 Transformer 模型对预处理后的数据进行训练，学习语言的上下文关系和概率分布。
模型推理：根据输入的文本，使用模型预测下一个单词的概率分布，并选择概率最高的单词作为输出。
Transformer 模型由以下几个部分组成：
编码器（Encoder）：编码器负责将输入文本转换为一系列向量。
解码器（Decoder）：解码器负责根据编码器输出的向量生成输出文本。
注意力机制（Attention mechanism）：注意力机制负责在编码器和解码器之间建立全局依赖关系。

应用开发

ChatGPT 可以用于开发各种自然语言处理应用，例如：

智能客服：可以用于构建智能问答系统，提高客户服务的效率和质量。
内容生成：可以自动生成文章、新闻、报告等文本内容。
创意写作：可以帮助用户进行创意写作，例如写诗、写剧本等。
代码生成：可以根据自然语言描述自动生成代码。

开发指南

开发 ChatGPT 应用需要具备以下几个方面的知识：

自然语言处理：了解自然语言处理的基本知识和技术，例如分词、词性标注、句法分析等。
深度学习：了解深度学习的基本知识和技术，例如 Transformer 模型、卷积神经网络等。
编程：熟悉 Python 或 Java 等编程语言。

以下是一些开发 ChatGPT 应用的资源：

OpenAI ChatGPT API
Hugging Face Transformers
Google BERT

ChatGPT 是一款功能强大的语言模型，可以用于开发各种自然语言处理应用。随着 ChatGPT 的不断发展，其应用范围将越来越广泛。

ChatGPT原理与应用开发【文末送书-33】

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JD官方：https://item.jd.com/14385698.html

喜欢AI，对ChatGPT超级好奇，但被市面上爆增的大模型书籍和教学视频弄得眼花缭乱？没事！Datawhale团队最新推出的“蝴蝶书”——《ChatGPT原理与应用开发》来啦！
这本书源自Datawhale开源项目HuggingLLM，GitHub 2K+星、B站播放量超30万，是Datawhale在打造了“南瓜书”“蘑菇书”“熊猫书”后，推出的第4本王牌之作。

这本书源自Datawhale开源项目HuggingLLM，GitHub 2K+星、B站播放量超30万，是Datawhale在打造了“南瓜书”“蘑菇书”“熊猫书”后，推出的第4本王牌之作。

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翻开《ChatGPT原理与应用开发》你会发现，书中的内容以实战为主，不仅对相关任务有详细的背景和系统设计介绍，还教你使用ChatGPT相关API创造新的功能和应用，并且提供实例代码和实现流程，让每一位学习者都能做出自己的AI产品！
为什么创作这本书？

借助ChatGPT，人们可以做到现在大部分 NLP 工程师在做的事，比如文本分类、实体抽取、文本推理等。甚至随着大语言模型能力的不断提升，它们可能做得比 NLP 工程师都要好。不过，AI也有许多局限性，要想实现应用就需要投入大量的资源和时间。其中涉及的理论多到爆炸不说，案例、代码、实操、创新更是一个都不能少，搞不懂，易出错，很多开发者一碰就想放弃。
开源项目 HuggingLLM力图帮助人们降低门槛，缩小应用程序和研究之间的差距，使得大模型应用开发变得触手可及。HuggingLLM是一个面向非算法专家但具有一定编程基础，对人工智能和 ChatGPT（或类似模型）感兴趣的人群的开源项目，旨在利用 ChatGPT API 开发相关应用。
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所以，当开源项目HuggingLLM发布时，立即获得了来自不同领域的朋友们的关注与支持，目前star点赞2K+。

翻阅参与者在Github上提交的成功案例，我们看到：

有人机协同，创造未来的虚拟女友；

有应用非凡，前景无限的AI辅助自动标注；

有启迪人生，提高问商的助思者；

有模拟人生，脑洞不停的AI NPC；

......

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正如项目名字所寓意的那样，上万名参与者通过这个开源项目拥抱了AI时代的变化，无障碍地使用LLM创造了新的价值。
这个开源项目的组织者还在B站上同步更新视频教程，播放量高达31.1W，获得网友一片好评。

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纸书做了哪些更新？

《ChatGPT原理与应用开发》是基于大语言模型进行商业应用开发的最佳实践书，更是值得你“好好上课”！
初心不改

本书内容也正如HuggingLLM最初的立项理由所述，主要是讲基于 ChatGPT 的算法应用和服务，聚焦于自然语言处理的常见任务和应用。它向我们介绍了如何使用类似 ChatGPT 这样的大语言模型来完成之前只有算法工程师才能处理的工作。

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内容优化

本书以实践为主，重点是任务的讲解和设计，但也会科普一些自然语言处理算法的基本原理和基础知识，适合所有对大语言模型感兴趣的开发者阅读。本书一共有 8 章内容，分别如下。

第 1 章基础知识—大语言模型背后，主要介绍了与 ChatGPT 相关的 NLP 领域的基础知识和原理。
第 2 章相似匹配—万物皆可 Embedding，主要介绍了文本表示，以及与文本匹配相关的任务和应用。
第 3 章句词分类—句子 Token 都是类别，主要介绍了 NLP 领域最常见的任务——分类。
第 4 章文本生成—超越理解更智能，主要介绍了与文本生成技术相关的任务。
第 5 章复杂推理—更加像人一样思考，主要介绍了如何使用大语言模型做复杂的逻辑推理任务。
第 6 章工程实践—真实场景大不同，主要介绍了如何在真实业务中使用大语言模型。
第 7 章局限与不足—工具不是万能的，主要介绍了 ChatGPT（或其他类似的大语言模型）的缺陷或不擅长的地方，包括事实性错误、实时更新、性能瓶颈等方面。
第 8 章商业应用—LLM 是星辰大海，可以把该章当作一篇调研报告来阅读，主要针对工具应用和行业应用两大方面展开，期望能够给读者更多启迪，帮助大家构思更好的应用或服务。

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这本书由郝少春、黄玉琳、易华挥三位作者在HuggingLLM教程内容之上优化而成。
郝少春

· 某AI大语言模型公司的算法工程师，Datawhale成员；

· 拥有7年算法和工程架构经验及丰富的项目和产品经历，涉及文本、音频、视频、图像等多种模态。

黄玉琳

· 上海财经大学硕士，京东算法工程师，Datawhale成员；

· 从事智能供应链领域的算法研究及应用工作；

· 主要研究方向为机器学习、自然语言处理、运筹优化。

易华挥

· 四川大学华西医院生物大数据中心的科研助理，Datawhale成员；

· 主要研究方向为多模态表征学习及其在医学影像分析中的应用；

· 发表顶会论文3篇。

大咖推荐，口碑保证！

这本书一经推出，就受到了吴飞、周明、朱信忠、金耀辉、张俊林5位人工智能领域专家的亲笔推荐！
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“这本书是由Datawhale所推出的力作，秉承了Datawhale‘为了学习者’的一贯理念，基于志愿者团队精彩的开源学习内容精心编纂而成，深入浅出地介绍大语言模型的原理和工程实践，对于初学者了解ChatGPT非常有帮助！”

——吴飞，浙江大学人工智能研究所所长



“书中内容围绕自然语言处理任务展开，很多设计思路和细节其实可以应用到多个领域。期望读者多学多练，能够在实践中提升自我。”

——周明，澜舟科技创始人兼CEO，创新工场首席科学家



“这本书虽然以ChatGPT作为示例，但绝大部分内容都可以无缝切换为其他大语言模型。这得益于本书基于以‘自然语言处理算法任务’为核心的设计理念，因而这本书具有更长的生命周期。”

——朱信忠，浙江师范大学人工智能研究院副院长，浙江省特级专家，Datawhale首席科学家



“这本书以明晰而简洁的文字，阐述了大语言模型的工作原理，堪称杰作。更为可贵的是，书中还详细介绍了ChatGPT的工程实施策略。”

——金耀辉，上海交通大学人工智能研究院总工程师、教授



“这是一本有关大语言模型应用和服务的实践指导书，详细介绍了如何开发基于大语言模型算法的应用和服务。这本书注重实际任务的设计及实现的思路讲解，并提供了对自然语言处理基础知识和算法原理的科普性介绍。”

——张俊林，新浪微博新技术研发负责人

通过上面的介绍以及各位专家的推荐，相信读者应该对这本书有了初步了解。下面小异再具体说说如何更好地使用本书。
如何阅读本书？

第一，读者可以先行了解第1章进行一个科普入门。

书籍后面的内容根据内容规模和难度，讲解顺序重新排列为：相似匹配、句词分类、文本生成、复杂推理…读者可以按部就班地学习，也可以根据自己的兴趣选择任意章节进行学习。因为各章节相对独立，彼此没有直接明显的前后依赖关系，在学习时可以灵活调整。

第二，以“任务”为核心。

本书注重“任务”多于“工具”，虽然ChatGPT 是目前大语言模型领域总体效果最好的，但未来一定会有其他更好的大语言模型出现。书中详细介绍了与NLP相关的任务（如相似匹配、句词分类、文本生成、复杂推理）的背景和系统设计，这些方法也适用于其他大模型。只要读者理解了要做的事情，理解了系统设计，工具就能为我们所用。
第三，利用好本书内容、提供的思维导图、GitHub开源项目HuggingLLM、B站视频课程等各种资源，来全方位地助力自己的学习与实践。

· GitHub开源项目HuggingLLM链接是datawhalechina/hugging-llm: HuggingLLM, Hugging Future. (github.com)

· B站视频课程链接是学会如何使用大模型，让创意有能力落地成应用：HuggingLLM，Hugging未来_哔哩哔哩_bilibili

第四，一定要亲自动手完成一个应用或服务的 Demo！

你可以在书中找到详细的示例代码，稍做修改后就可以在实际环境中使用。光看不做在编程领域是绝对行不通的，只是想想或者口头上说与亲自动手完全是两回事。万事开头难，但一旦完成了第一个项目，后面再做类似的就会相对容易一些。所以大胆地实操吧！
另外要说明的是，这本书不是特别为算法或者自然语言处理工程师等行业人员设计的。当然，如果你是NLP工程师，也可以通过这本书受益。
这本书更适合以下人员：

· 对ChatGPT感兴趣的人；

· 希望实际运用这项技术来创造新的服务或者解决现有问题的人；

· 有一定编程基础的人。

结语

本书的封面上有一幅幅蝴蝶图案，这是因为作者们相信人工智能将会涌现出更多美丽的形态，恰如蝴蝶从蛹中蜕变一样，这也寓意希望读者阅读本书后将有崭新的领悟。赶紧拿起这本“蝴蝶书”，开启你的全新认知之旅吧！