This is stars and forks stats for /datawhalechina/prompt-engineering-for-developers repository. As of 06 May, 2024 this repository has 6721 stars and 795 forks.
面向开发者的 LLM 入门课程 项目简介 本项目是一个面向开发者的 LLM 入门教程，基于吴恩达老师大模型系列课程内容，将原课程内容翻译为中文并复现其范例代码，实现中文 Prompt，指导国内开发者如何基于 LLM 快速、高效开发具备强大能力的应用程序。本项目的主要内容包括： 面向开发者的 Prompt Engineering。基于吴恩达老师《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程打造，面向入门 LLM 的开发者，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能，是入门 LLM 开发的第一步。 搭建基于 ChatGPT 的问答系统。基于吴恩达老师《Building Systems with the ChatGPT API》课程打造，指导开发者如何基于 ChatGPT 提供的 API 开发一个完整的、全面的智能问答系统。通过代码实践，实现了基于 ChatGPT 开发问答系统的全流程，介绍了基于大模型开发的新范式，是大模型开发的实践基础。 使用 LangChain...
面向开发者的 LLM 入门课程 项目简介 本项目是一个面向开发者的 LLM 入门教程，基于吴恩达老师大模型系列课程内容，将原课程内容翻译为中文并复现其范例代码，实现中文 Prompt，指导国内开发者如何基于 LLM 快速、高效开发具备强大能力的应用程序。本项目的主要内容包括： 面向开发者的 Prompt Engineering。基于吴恩达老师《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程打造，面向入门 LLM 的开发者，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能，是入门 LLM 开发的第一步。 搭建基于 ChatGPT 的问答系统。基于吴恩达老师《Building Systems with the ChatGPT API》课程打造，指导开发者如何基于 ChatGPT 提供的 API 开发一个完整的、全面的智能问答系统。通过代码实践，实现了基于 ChatGPT 开发问答系统的全流程，介绍了基于大模型开发的新范式，是大模型开发的实践基础。 使用 LangChain...
| repo | techs | stars | weekly | forks | weekly |
|---|---|---|---|---|---|
| filip-michalsky/SalesGPT | Python | 1.1k | 0 | 204 | 0 |
| MaCFP/matl-db | MATLABTeXPython | 15 | 0 | 28 | 0 |
| lthms/spatial-shell | OCamlCSSPython | 43 | 0 | 0 | 0 |
| mlc-ai/mlc-llm | PythonC++Swift | 13.3k | 0 | 961 | 0 |
| daveebbelaar/langchain-experiments | Jupyter NotebookPython | 505 | 0 | 370 | 0 |
| PlayVoice/so-vits-svc-5.0 | PythonJupyter Notebook | 1.9k | +27 | 838 | +2 |
| jostmey/NakedAttention | Python | 130 | 0 | 3 | 0 |
| SnowletTV/Invictus | TextYAMLUnity3D Asset | 23 | 0 | 23 | 0 |
| Code-Institute-Org/ci-full-template | DockerfilePythonShell | 109 | 0 | 48 | 0 |
| ITI/ICS-Security-Tools | HTMLPythonJava | 1.4k | 0 | 408 | 0 |