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Bem -vindo ao Star?, Continua prestando atenção a "Notas de prática de desenvolvimento de aplicativos LLM"

Meu novo livro "Langchain Programming de iniciante para praticar" está à venda! Amigos recomendados que estão aprendendo o desenvolvimento de aplicativos de IA para comprar e ler!

‼ ️ ‼ ️ Atualizações importantes

1. Adicionado 3 novos capítulos: Avaliação e teste de aplicativos LLM , tópicos de RAG e interpretação da API de fabricantes de modelos domésticos
2. Recentemente, Grupo de Comunicação Open , muitos amigos vieram se juntar a mim no WeChat do site e perguntaram se eles poderiam criar um grupo de comunicação de desenvolvimento de aplicativos LLM.

Leitura local

Construa uma imagem do Gitbook (opcional)

Depois de baixar este repositório, execute morso1/gitbook-server:3.2.3 docker build . -t <image:tag>

Inicie o serviço GitBook

 cd llm-book

docker run --rm -v " $PWD /LLMProjects:/gitbook " -p 4000:4000 morso1/gitbook-server:3.2.3 gitbook serve

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Índice esboço

• Prefácio
• Visão geral do grande modelo de linguagem
  • Visão geral do grande modelo de linguagem
  • Olá, chatgpt
  • Interpretação do documento OpenAI
  • Chatbot prático
  • Construindo um sistema de perguntas e respostas de ponta a ponta baseado na API OpenAI
  • Tópico de segurança LLM
• Introdução com Langchain
  • Introdução a Langchain
  • Aprendizagem do módulo Langchain
  • Módulo de cadeias de Langchain
  • Módulo de agentes de Langchain
  • Módulo de retorno de chamada de Langchain
  • Incorporação de incorporação
  • Perguntas e perguntas de documentos práticas robôs
• Visão geral do Llamaindex
  • Introdução ao Llamaindex
  • ÍNDICE DE LLlandex
  • Perceba a base de conhecimento empresarial prática
• Implementação de HuggingGPT
  • Introdução ao huggingface
  • Componentes básicos da Biblioteca Transformers
  • Design de tarefas multimodais
  • Handginggpt
• LLMOPS Tópico Especial
  • LLMOPS INTRODUÇÃO
  • Modelo Modelo Camada
  • Camada rápida
  • LLMOPs estreitos
• Tópicos do agente
  • Introdução ao agente
  • Rastreamento de projetos de agente
  • Estrutura multi-agente
• Tópico de trapo
  • Link de indexação de dados
  • Link de pesquisa
  • Link para geração
• Avaliação e teste de aplicativos LLM
  • Como avaliar um grande modelo de idioma
  • Avaliação de teste com base no grande agente do modelo
  • Avaliação de eficácia do sistema de pano
• Interpretação da API de fabricantes de modelos domésticos
  • Comparação de seis grandes modelos
  • Minimax Big Model Development
  • Zhipu AI Big Model Development
  • Moonshot Big Model Development

• IA generativa baseada em grandes modelos de linguagem
  • Introdução do curso

• Referências
  • A16Z recomendou a lista de aprendizado da IA
  • Tópico imediato
  • Alguns materiais do curso resumo