《ChatGPT原理与应用开发》

适读人群 ：适合所有对大语言模型感兴趣的开发者阅读
1. Di一本基于大语言模型进行商业应用开发的书；
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开源教程、B站视频课程，书-课-代码仓库全方位助力学习与实践；
5. Datawhale开源社区又一力作，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！

随着ChatGPT 的出现，大语言模型的能力得到了业内外的认可，新的商业模式不断涌现，旧的设计和实现都将重构。本书主要介绍基于ChatGPT 开发算法相关的应用或服务，侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用，以及如何使用类似ChatGPT 的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。

全书共8 章内容，第1 章介绍与ChatGPT 相关的基础知识，第2～5 章分别介绍相似匹配、句词分类、文本生成和复杂推理方面的任务，第6～8 章分别介绍ChatGPT 的工程实践、局限与不足，以及商业应用，以帮助读者更好地构建自己的应用。

本书以实践为主，尤其注重任务的讲解和设计，但同时也对自然语言处理相关算法的基本原理和基础知识进行科普性介绍，适合所有对大语言模型感兴趣的开发者阅读。

郝少春
某AI大语言模型公司的算法工程师，开源组织Datawhale成员；拥有7 年算法和工程架构经验及丰富的项目和产品经历，涉及文本、音频、视频、图像等多种模态。

黄玉琳
上海财经大学硕士，京东算法工程师，开源组织Datawhale成员；从事智能供应链领域的算法研究及应用工作；主要研究方向为机器学习、自然语言处理、运筹优化。

易华挥
四川大学华西医院生物大数据中心的科研助理，开源组织Datawhale成员；主要研究方向为多模态表征学习及其在医学影像分析中的应用；发表顶会论文3篇。