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LLM應(yīng)用開發(fā)(序)

2023-06-18 14:39 作者:紙蓋子  | 我要投稿

大模型相關(guān)項目的增量、大模型時代應(yīng)用開發(fā)、大模型的一些思考

2月份聽到朋友說chatgpt很強很好玩,深度體驗了小半年,大模型時代對應(yīng)用開發(fā)的影響來說無疑是深刻而且廣泛的。在思考chatgpt變現(xiàn)的道路上,今天的想法明天就會出現(xiàn)在github上,興奮的心情持續(xù)了一個月。特別是在有項目變現(xiàn)成功,無論如何都是無比的印象深刻。學(xué)習(xí)了很多新東西,后續(xù)會跟大家一同分享。

Github的火爆

2月至今的github上的大模型相關(guān)的新項目如雨后春筍,每天都是如此的熱鬧。

如何充分利用chatgpt等一眾大模型的能力,我的意見是:所有的想法都可以和它討論。

例如:我需要展示我在github上的觀察,通過數(shù)據(jù)展示出非常的熱鬧。


先上結(jié)果:

最近一段時間大模型相關(guān)項目的增量(代碼放置在評論區(qū))

大模型相關(guān)項目的增量

?先問問ChatGPT:

詢問GPT如何實現(xiàn)這類想法

OK有了思路(可能這個想法比ai給的更早的出現(xiàn),但是我發(fā)現(xiàn)固有思想對思路的設(shè)計可能存在局限性,因此可以充分的詢問它)

  1. 使用github接口獲取github的數(shù)據(jù)(一定得存儲起來)


使用英文的效果更好哦 讓它給出獲取數(shù)據(jù)存儲到excel
  1. 將前面的excel的列傳遞進去使用panda繪制圖表

這里提示詞需要多次的調(diào)整

注意:

1 ai寫的代碼都不會對異常邊界進行妥善處理,除非你用妥善的提示詞

2 上下文,因為語言表述和接受存在差異,和大模型的無狀態(tài),需要及時的清楚上下文,需要

在一次交互中就給足充分的信息,能力越差的模型越是這樣

end?

可能過程是繁瑣的但是對思路落地的效率無疑是提升了許多


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