前言

下载好 Edge 浏览器，并且通过 ModHeader 插件的设置才能访问外边的功能完善的 edge ，但是想要进行 chat 需要通过申请才行，网上很多教程我就不赘述了。

正文

我的申请刚刚通过，但是使用 Chat 的效果一般，感觉很生硬，没有对话的体验，纯粹就是一个包装成 Chat 的搜索引擎，你问啥它给你找啥，而且可能由于网络的原因也可能是访问的人多，经常会报错，有知道改善办法的道友请教给我，下面是我的使用截图体验。

我只是开始用英文礼貌性的打了个招呼，他就报错了…

然后我用中文礼貌性的打了个招呼，还是报错… 这家伙软硬不吃啊

刷新了若干次，用中文咨询杭州旅游的相关问题，总算能回答个靠谱的答案了。

又问了一个关于情侣适合旅游的地方，也推荐了出来。

我想找个有森林的地方，它也找了出来。

我说我想秋季出游，它也把杭州秋季合适的景点列出来了。

我又说我和女朋友分手了，看它怎么回应我。

我说我想立刻开始一段新的感情。

我夸了它一句，结果它识别不了，对话结束了！谈崩了！好家伙太不给李云龙面子了，小心带二营长突突你！

总的来说，上下文还比较连贯，有一定的上下文语境，虽然搜索有结果，但是总感觉很生硬，因为从图中可以看出来，基本就是把你要问的话进行了意图总结，然后拿去搜索，将找到的内容简单给阐述罗列了一下，个人感觉没有原生的 chatGPT 好玩。当然了我也是初窥门径，可能很多好玩的场景还没开发出来，欢迎大家介绍。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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一、全套AGI大模型学习路线

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二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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