Zeeland的博客

最近在尝试将文心一言的LLM能力接入Promptulate，故写了一篇博客记录一下，是 Promptulate AI 旗下的大语言模型自动化与应用开发框架，旨在帮助开发者通过更小的成本构建行业级的大模型应用，其包含了LLM领域应用层开发的大部分常用组件，如外部工具组件、模型组件、Agent智能代理、外部数据源接入模块、数据存储模块、生命周期模块等。通过 Promptulate，你可以轻松构建起属于自己的LLM应用程序。Promptulate官网。

在机器学习领域，大型语言模型（LLMs）在几年内从不存在变得无处不在。由于领域发展迅速，很难确定剩余的挑战和已经取得的应用领域。本文旨在建立一个系统的开放问题和应用成功案例集，以便机器学习研究人员能够更快地了解该领域的当前状态并提高生产力。关键词：Large Language Models, challenges, applications, machine learning, open problems, application successes, ML researchers。

基础模型的出现，如大型语言模型（LLMs）GPT-4和文本到图像模型DALL-E，为各个领域带来了许多可能性。人们现在可以使用自然语言（即提示）与AI进行交流以执行任务。尽管人们可以通过聊天机器人（例如ChatGPT）使用基础模型，但聊天无论底层模型的能力如何，都不是构建可重用AI服务的生产工具。像LangChain这样的API允许基于LLM的应用程序开发，但需要相当多的编程知识，从而构成了一道障碍。

语言模型（LMs）展示了在规模上仅仅通过少量示例或文本指令就能解决新任务的非凡能力。然而，令人矛盾的是，它们在基本功能上却表现出困难，比如算术或事实查找，而更简单、更小的模型却擅长这些。在本文中，我们展示了LMs可以通过简单的API自学使用外部工具，并实现两者的最佳结合。我们引入了Toolformer，一个经过训练的模型，用于决定调用哪些API、何时调用它们、传递什么参数以及如何最好地将结果融入未来的标记预测中。这是以自监督的方式完成的，仅需要每个API的少量演示。

论文晦涩难懂看不明白怎么办？有很多论文需要看，没有那么多精力怎么办？如何快速总结记录论文的一些关键点为我所用？关于上面的几个问题，本文将会基于当前Python新兴的大语言模型开发框架来演示使用如何用两行代码快速构建上手构建一个属于自己的论文总结工具。下面展示如何使用构建属于自己的论文总结工具。上面章节说到过，

思维导图是一种非常有效的工具，它可以帮助我们更好地组织和管理思想，进而提高我们的工作和学习效率。然而，传统的手绘思维导图在制作过程中过于繁琐，使用起来也不够灵活，降低了它的实用性。而现在，我们有了一种更加高效、快速、灵活的思维导图制作工具——ChatGPT+XMind。通过大语言模型的加成，我们可以十分方便的进行定制化的思维导图生成。本文将使用当前Python新兴的大语言模型开发框架来演示使用GPT+XMind生成思维导图的效果。

在构建了【prompt-me】一个专为 Prompt Engineer设计LLM Prompt Layer框架架构之后，我发现可以构建一个更强大的LLM框架，于是在肝了几天把prompt-me完全组件化重构了之后，有了现在这个框架。是一个专为 Prompt Engineer设计LLM Prompt Layer框架，支持连续对话、对话保存、对话内容与标题总结、角色预设、使用外部工具等功能，开箱即用。通过，你可以轻松构建起属于自己的LLM应用程序。本项目重构重构重构了两次，在本人深度阅读。

prompt-me是一个专为 Prompt Engineer设计LLM Prompt Layer框架，支持连续对话、角色预设、提供缓存的功能，可以记录历史对话等功能，开箱即用。通过 prompt-me，你可以轻松构建起属于自己的GPT应用程序。

Prompt engineer是一种技术，它使用机器学习来帮助我们自动生成文本。在这个领域，机器学习算法将从大量的数据中提取出统计特征，以预测要在生成。这些算法可以分为三个主要部分：生成、筛选和评估。生成阶段是Prompt engineer的重点部分，它可以帮助我们从一个简短的提示开始，逐步生成更多的文本。那么，为什么我们需要学习Prompt engineer呢？简单地说，Prompt engineer可以帮助我们更好地完成各种文本任务。