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ChatGPT 从 0 到 1 系统性学习资料汇总

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License: MIT License

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ChatGPT 从 0 到 1 系统性学习资料汇总

勇者招募

目标做成至少在中文互联网里质量最高、最详细的 ChatGPT 文档,但由于我们团队的几位作者终究是时间有限,我们希望更多的有志之士能够加入我们和我们一起做这个文档。如果你对 ChatGPT 这件事情很感兴趣并且每周能固定拿出 3 小时以上投入到文档里,我们诚挚邀请你加入我们。

正文

主要作者简介:

  • Hank,计算机本硕,7年大数据与人工智能应用从业者,曾就职 YIMIAN by Ascential、腾讯、高榕资本,目前正在探索 AI 领域的创业机会
  • Ginwiahzy,目前北京大学计算机本科大四就读,下学期本校就读 PhD,主要研究方向形式化验证和理论计算机科学,目前正在探索 AI 如何提升科研/日常工作流的效率 如果你有兴趣加入这个文档的创作、或者加入我的团队、或者单纯是想了解最新的资讯,请联系下面这个微信加入微信讨论群

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相关链接

直接阅读 Notion:https://hankyzc.notion.site/ChatGPT-0-1-cbb8bd97914a49c896501fb3aae5de51 阅读基于 Vercel 建成的网站:https://gptdoc.sparkai.chat/

文档介绍

这个文档不适合谁

  • 第一,这不是个“游戏攻略”

如果你是一个纯粹的玩家,也不关心 ChatGPT 的是什么、为什么和能干什么,那么这个文档可能不太适合你。在这个文档里我们比较少地提及了具体的操作步骤,比如,怎么魔法上网,怎么注册账号,怎么把 ChatGPT 接入 Siri 或者和 midjourney 一起生成图片,而且网络上已经有足够多的这一类的教程,我们就不过多赘述了。

  • 第二,这也不是个代码教学教程

如果你是正在寻找一个本地部署大语言模型的代码教程,那么这个教程同样可能也帮不到你。虽然在这个文档里提及了非常多 NLP、大语言模型的知识,但极少地涉及具体的代码。

内容模块简介

1. 基础介绍

2. 底层技术理解

如果想要理解 ChatGPT 的运作原理,或者 ChatGPT 的能力边界在哪里,再或者未来它会发展成什么样、对我们有什么影响这些问题,不了解底层技术我们认为是无法回答这些问题的。

而且,如果希望对于 AI 的使用和理解上领先你的同事,甚至有打算在未来从事 GPT 相关工作,这一块儿内容更是重中之重,它关系着未来你遇到 ChatGPT 相关问题时你的思考方式。目前对于大部分人来说,AI 是个黑匣子,我们不知道它为什么会这样回答,那么理解技术原理之后也许就能够帮助我们更好地使用它。

不过,我也理解并不是所有的读者都有深厚的计算机背景知识,我作为一个三脚猫代码能力的产品经理,也一直以「尽可能地让非专业人士也能够读懂」的原则在做这部分的内容。

当然,如果你只是单纯地想了解一下 ChatGPT 这个新玩意儿,暂时不想学的那么深入,可以跳过这一部分的阅读,这里的知识并不影响你阅读后续的内容

3. 行业观察

更偏向从投资人或者分析师的角度对于 ChatGPT 相关行业的解读,会包含每日更新的最新新闻、行业概览信息以及发展历程、产业链上下游及相关公司的分析,在更多视角里则会收集各路从业大佬的访谈、文章等。

4. 应用场景

更偏向于探讨 ChatGPT 带来的变革会在各行各业、各个场景中有什么样的落地、带来什么价值、可能会让那个场景发生什么样的变化。医疗、能源、制造业、线上办公、新闻媒体等等等等,我们也会邀请那个领域的专家来审核甚至撰写相关内容。

5. 实操技巧

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行

6. 附录

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gpt-everything's Issues

错误内容纠正

ChatGPT已经席卷全球,这其中有一些原因:
它拥有1,750亿个参数,成为最大的语言模型。

其实是{GPT3}是175B参数,ChatGPT本身没有具体数据,你问他他的回答就很随意,1.5B也有,6B也有,并没有公开数据,这边还是纠正一下比较好,而且目前已经用GPT3.5 Turbo和GPT4了,这个数据差异还是有的

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