《吳恩達ChatGPT課程》重磅更新！已超6k Star！

項目背景

5月初，DeepLearning.ai 創(chuàng)始人吳恩達聯(lián)合 OpenAI 推出入門大模型學(xué)習(xí)的經(jīng)典課程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》，迅速成為了大模型學(xué)習(xí)的現(xiàn)象級課程，獲得極高的熱度。后續(xù)，吳恩達教授又聯(lián)合 LangChain、Huggingface 等機構(gòu)聯(lián)合推出了多門深入學(xué)習(xí)課程，助力學(xué)習(xí)者全面、深入地學(xué)習(xí)如何使用大模型并基于大模型開發(fā)完整、強大的應(yīng)用程序。

在《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》課程推出之初，DataWhale 團隊便投入到學(xué)習(xí)與開源建設(shè)之中，將每一門課程翻譯為中文版，復(fù)現(xiàn)其代碼，并在課程基礎(chǔ)上探究了中文 Prompt 的實現(xiàn)及調(diào)優(yōu)，對每一門課程實現(xiàn)了中英雙語 Prompt 的效果對比，一直保持較高頻率的內(nèi)容優(yōu)化與更新。至今，DataWhale 基于吳恩達大模型系列課程打造的開源項目《面向開發(fā)者的 LLM 入門教程》已完成六門課程的中文版制作，Github 獲 star 達 6K。

開源地址：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers

圖1 項目首頁

PDF教程、在線閱讀

為更好地幫助國內(nèi)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)大模型開發(fā)，優(yōu)化教程閱讀體驗，項目組特意組建了教程編撰小組，基于原課程內(nèi)容，從文本閱讀角度出發(fā)，打造更適合國內(nèi)讀者閱讀的 PDF 教程、在線閱讀。

針對 PDF 教程、在線閱讀的閱讀特點，我們調(diào)整了教程組織形式，優(yōu)化了內(nèi)容呈現(xiàn)方式，對代碼規(guī)范、文字理論、圖片展示等多個方面做出了優(yōu)化，盡可能為讀者呈現(xiàn)一版易于理解、便于閱讀的文字教程。我們從理論學(xué)習(xí)出發(fā)，結(jié)合代碼實踐，較大程度地在源代碼基礎(chǔ)上實現(xiàn)了內(nèi)容的豐富與優(yōu)化，最大程度實現(xiàn)讓讀者僅讀文字教程就能學(xué)習(xí)到課程的全部內(nèi)容。

圖2 在線閱讀截圖

在線閱讀地址：https://datawhalechina.github.io/prompt-engineering-for-developers/

PDF 教程下載地址：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/releases/tag/v1%2C0%2C0

八月新課程——Gradio與W&B

在八月初，吳恩達老師發(fā)布了兩門新的大模型課程：《使用 Gradio 搭建生成式 AI 應(yīng)用》(Building Generative AI Applications with Gradio)、《評估改進生成式 AI》（Evaluating and Debugging Generative AI），這兩門課程一個從大模型開發(fā)的著名框架 Gradio 出發(fā)，指導(dǎo)開發(fā)者如何使用 Gradio，基于 Gradio 搭建大模型應(yīng)用；一個結(jié)合熱門的深度學(xué)習(xí)可視化工具 wandb，介紹評估改進生成式 AI 的方法與實踐。

項目組同樣第一時間實現(xiàn)了新課程的跟進，制作中文版教程，復(fù)現(xiàn)其代碼并提供中文示例，以更好地幫助國內(nèi)開發(fā)者學(xué)習(xí)。

《使用 Gradio 搭建生成式 AI 應(yīng)用》

指導(dǎo)開發(fā)者如何使用 Gradio 通過 Python 接口程序快速、高效地為生成式 AI 構(gòu)建用戶界面，主要內(nèi)容包括：圖片總結(jié)及生成應(yīng)用、使用簡單界面完成 NLP 任務(wù)、描述并生成游戲、與任意 LLM 交流等。

圖3 Gradio圖片

《評估改進生成式 AI》

結(jié)合 wandb，提供一套系統(tǒng)化的方法和工具，幫助開發(fā)者有效地跟蹤和調(diào)試生成式 AI 模型，主要內(nèi)容包括：wandb 簡介、訓(xùn)練并評估擴散模型、評估并跟蹤 LLM、微調(diào)語言模型等。

圖4 W&B目錄

寫在最后

這是一個風(fēng)云激蕩的新時代，每一分每一秒都涌動著全新的變化，AIGC，是其中最具想象力與創(chuàng)造力的未來之一。我們想要將未來帶給更多的人，讓每一個有志于此的人都能去學(xué)習(xí)、擁抱大模型和它將造就的未來。我們不只在翻譯，更在創(chuàng)造更多來自中文社區(qū)的思考和價值。期待每一位讀者的肯定與反饋。

由于創(chuàng)作團隊時間倉促、精力有限，教程難免有些疏漏甚至錯誤，我們期望學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的同時，也能積極給我們建議，或者直接對項目進行貢獻，讓我們共同打磨教程，為后面的學(xué)習(xí)者提供更好的內(nèi)容。