1. Di一本基于大语言模型行商业应用发的书； 2. 以任务（相似匹配、句词分类、文本生成、复杂推理）为中心，内容不仅可用于ChatGPT，也适用于其他大语言模型； 3. 侧重于任务的讲解与设计，思路可用于任何项目； 4. 有详细的示例代码，大部分的代码稍作修改后可用于生产环境，还有Datawhale的HuggingLLM源教程、B站视频课程，书-课-代码仓库全方位助力学习与实践； 5. Datawhale源社区又一力作，五位人工智能领域学者吴飞、周明、朱信忠、金耀辉、张俊林亲笔推荐！
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第1章 基础知识——大语言模型背后
1.1 自然语言背景
1.2 语言模型基础
1.3 ChatGPT基础
1.4 本章小结
第2章 相似匹配——万物皆可Embedding
2.1 相似匹配基础
2.2 ChatGPT接口使用
2.3 相关任务与应用
2.4 本章小结
第3章 句词分类——句子Token都是类别
3.1 句词分类基础
3.2 ChatGPT接口使用
3.3 相关任务与应用
3.4 本章小结
第4章 文本生成——超越理解更智能
4.1 文本生成任务基础
4.2 文本摘要
4.3 文本纠错
4.4 机器翻译
4.5 本章小结
第5章 复杂推理——更加像人一样思考
5.1 什么是复杂推理
5.2 复杂推理能力的激活和改善
5.3 大语言模型复杂推理能力的探讨
5.4 本章小结
第6章 工程实践——真实场景大不同
6.1 评测：决定是否上线的标准
6.2 安全：必须认真对待的话题
6.3 网络：接口调用并不总是成功
6.4 本章小结
第7章 局限与不足——工具不是万能的
7.1 事实性错误
7.2 实时更新
7.3 性能瓶颈
7.4 本章小结
第8章 商业应用——LLM是星辰大海
8.1 相关背景
8.2 影响分析
8.3 商业赋能
8.4 本章小结
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