【Datawhale AI夏令营 task2】动手学大模型应用全栈开发：LLM项目的分类和原理解析

一、LLM项目的分类

1、如何分类

根据是否需要微调模型、是否需要训练embedding模型、是否需要优化prompt等技术

2、prompt项目

Prompt项目——ChatPaper

ChatPaper是一种基于文本生成技术的研究论文，具有类似于ChatGPT的功能。它可以根据关键字来获取相应的论文，并通过分析论文的标题、作者、单位、链接、研究背景、其它工作的问题、本文方法、本文方法具体步骤、总结本文的优缺点等内容，实现一分钟下载一篇最新arxiv论文，一个分钟速读主要信息。

Prompt项目——ChatBI、ChatExcel

思路1：用户上传文件存入db，输入text生成sql语句

思路2：用户输入的text直接转化成操作表格的代码文件

ChatExcel入口

酷表ChatExcelicon-default.png?t=N7T8https://chatexcel.com/

Prompt项目——ChatPPT     

PPT是一种文件格式（和ChatMind类似）

task

https://github.com/PandaVT/AI_PPT_demo/icon-default.png?t=N7T8https://github.com/PandaVT/AI_PPT_demo/

3、如果要处理的数据很多，超过token限制怎么办？

方式1：长文本裁剪，分段总结汇总
方式2：Embedding
将文本、图像等人类世界的高维信息转换为低维向量，同时保留不错的语义信息，便于进行数学运算和相似度比较。

 task

GitHub - JessyTsui/awesome_LLM_beginner: 送给LLM初学者的路径，看我心情和时间更新送给LLM初学者的路径，看我心情和时间更新. Contribute to JessyTsui/awesome_LLM_beginner development by creating an account on GitHub.icon-default.png?t=N7T8https://github.com/JessyTsui/awesome_LLM_beginner

4、通用模型解决不了的问题怎么办

ChatLaw

数据集

https://huggingface.co/datasets/PandaVT/chinese_verdict_examples

https://huggingface.co/datasets/PandaVT/chinese_law_examples