机器学习AI大模型应用开发-------典型案例直播课程知识点分析

最近参加了Datawhale组织的AI夏令营活动,听取了三位老师对典型开源AI项目的分享,受益匪浅。这让我深刻认识到,开源社区在孵化AI项目方面发挥着重要作用。

第一部分：大模型启发演讲：法律情境教学——圆梦之旅，人人拥有专属罗翔老师
下面我将详细地总结一下直播过程中的主要知识点:
1. 项目介绍

- 项目名称:智能法律情境化教学

- 项目形式:互动文本游戏

- 项目目标:在模拟法律情境中让学习者学习和运用法律知识

- 项目创新:增加随机情境和正反馈机制,提高学习兴趣

2. 项目灵感来源

- 10年前的法律考试梦想

- 受游戏“逆转裁判”启发,想将法律知识融入类似游戏中

- 受李宏毅教授ChatGPT文字冒险游戏启发,采用类似方式

3. 技术实现

- 使用Jungle框架搭建网站

- 调用ChatGPT API实现问答

- 使用Websocket实现网站实时交互

- 使用长链模型提高语义连贯性

- 构建固定常量+变量模板,与API交互生成情境文本

4. 团队合作

- 通过datawhale平台找到志同道合伙伴

- 合理分工,发挥各自专长,取长补短

- 解决分歧方式:模块化开发,接口组合

- 感受到团队合作的重要性和人际交流的价值

5. 项目优化方向

- 代码重构提质量

- 增加法律领域训练,提专业度

- 拓展到其他领域场景

- 增加语音、图片等提沉浸感

6. 对datawhale的感谢

- 提供学习氛围和系统资料

- 从0到1完成项目孵化过程

- 学习到大模型开发范式

7. 梦想延续

- 持续学习、思考和实践,在AI时代实现梦想

为了便于理解，我制作了一个便于理解的思维导图：

第二部分：大模型启发演讲_ChatTests·落地之路
对Amy老师的ChatTest项目分享做一个详细的知识点总结:

1. 项目介绍

- 项目名称:ChatTest

- 项目形式:网页形式,支持边做题边向AI助教提问

- 项目创新:增加笔记功能,可以记录学习过程中的知识点

- 项目目标:通过与AI的交互来提高学习效果

2. 项目灵感来源  

- Amy老师自己备考时的学习方式

- 想将法律知识应用到类似逆转裁判的文字冒险游戏中

- 受李宏毅教授的ChatGPT文字冒险游戏启发

- 增加随机情境和正反馈机制以提高学习兴趣

3. 技术实现

- 使用Jungle框架搭建网页

- 调用OpenAI的ChatGPT API实现问答

- 使用Websocket实现网页实时交互 

- 构建包含变量的情境提示词模板,与API交互生成文本

4. 团队合作

- 通过Datawhale找到志同道合伙伴,合理分工

- 解决分歧方式:模块化开发,接口组合

- 积极主动,增加互动,给予支持

- 学会团队协作的重要性

5. 项目障碍 

- 如何开始(确定方向、分工)

- 如何进行(时间协调、沟通)

- 如何结束(准备评比材料)

6. 解决思路

- 明确具体目标,专注执行

- 拆分任务,分解问题,私聊解决

- 快速原型,团队互助spirit

7. 项目优化

- 代码重构提质量

- 增加真题改进专业度 

- 拓展到其他考试项目

8. 对Datawhale的感谢

- 提供学习氛围和资源

- 完成0到1项目孵化历程

- 学习到团队协作的价值

9. 学习建议

- 明确目标,制定框架,分解实现

- 多看相关资料,日常联系应用

- 组队合作,取长补短,互帮互助

为了便于理解，我制作了一个便于理解的思维导图：

 
第三部分：大模型启发演讲：Chat凉宫春日

下面是我对鲁叔的Chat凉宫春日项目分享进行详细的知识点总结:

1. 项目介绍

- 项目名称:Chat凉宫春日

- 项目形式:动漫人物对话系统

- 项目目标:使用近似某动漫人物语气和个性进行人机对话

2. 项目灵感来源

- 尝试使用GPT进行人物角色扮演,但存在问题

- 受到先知的26个故事启发,提供概念生成相关文本

- 将先知故事概念替换为动漫人物对话

3. 技术实现

- 构建包含固定常量和变量的对话提示词模板

- 提取动漫原作台本作为对话语料库

- 增加自动语料生成、声纹识别等模块

- 尝试不同语料来源:原作、同人文、自动生成等 

- 尝试不同模型:GPT、WitS等

4. 团队合作

- 通过Datawhale招募志同道合伙伴

- 合理分工,发挥各自专长

- 核心开发人员控制架构和进度

- 使用GitHub协作,提PR加入开发

5. 比赛经历

- 分别参加了心理所比赛、摩奇社区Hackathon 

- 获得了奖金及展示机会

6. 项目规划

- 持续扩充不同人物

- 构建更标准化的代码库和接口

- 训练本地化模型,提供更稳定的交互

- 在arXiv发表技术报告

7. 后续规划

- 加入更多国外知名人物如Sheldon

- 适当简化,使更多用户可以直接使用

- 继续维护和迭代,产出更多研究成果

为了便于理解，我制作了一个便于理解的思维导图：

通过这几场直播的演练以及老师的教导，我对机器学习的了解有深入一些，同时，我对我的项目也有了新的感悟，每天都要走在进步的道路上，加油！