🛠️星空NLP对话机器人 - ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践课
输入“/”快速插入内容
🛠️星空NLP对话机器人 - ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践课
🛠️星空NLP对话机器人 - ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践课
飞书用户68482023年6月8日修改
📌
课程：ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践课
会前必读：
学习指南：
《ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践课》是一个涵盖了ChatGPT技术和OpenAIAPI的基础和应用的课程，实现近10小时的内容讲解，课程内容分为8个部分，从ChatGPT技术概述到类ChatGPT开源大模型技术的进阶项目实践。
1.ChatGPT技术概述：第一节课程主要介绍了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5和GPT-4的发展历程和技术特点，以及ChatGPT技术的基本原理和项目案例实战。
2.OpenAIAPI基础应用实践：第二节课程主要介绍了OpenAIAPI模型及接口概述，以及如何使用OpenAIAPI进行向量检索和文本生成。
3.OpenAIAPI进阶应用实践：第三节课程主要介绍了如何使用OpenAIAPI基于嵌入式向量检索实现问答系统，如何使用OpenAIAPI对特定领域模型进行微调。
4.ChatGPT提示工程基础知识：第四节课程主要介绍了如何构建优质提示的两个关键原则，以及如何迭代快速开发构建优质提示。
5.ChatGPT提示工程实现多功能应用：第五节课程主要介绍了如何使用ChatGPT提示工程实现概括总结、推断任务、文本转换和扩展功能。
6.ChatGPT提示工程构建聊天机器人：第六节课程主要介绍了聊天机器人的应用场景，以及如何使用ChatGPT提示工程构建聊天机器人和订餐机器人。
7.类ChatGPT开源大模型技术概述：第七节课程主要介绍了类ChatGPT开源大模型的发展历程和技术特点，以及ChatGLM项目案例实践和LMFlow项目案例实践。
8.类ChatGPT开源大模型进阶项目实践：第八节课程主要介绍了类ChatGPT开源大模型的进阶项目实践，包括基于LoRASFT+RM+RAFT技术进行模型微调、基于P-Tuning等技术对特定领域数据进行模型微调、基于LLamaIndex和Langchain技术的全面实践，以及使用向量检索技术对特定领域数据进行模型微调。