LLM應用開發(fā)·與大模型無關(guān)（一）
語言驅(qū)動世界。
關(guān)注模型能力在應用場景中的使用，而非某個模型本身。
現(xiàn)有系統(tǒng)的痛點：
就交互而言，現(xiàn)有的應用體系，復雜應用的易用性無從談起，非專業(yè)人士基本駕馭不了，十幾頁的操作文檔，看著就頭大。這里diss一下阿里云的操作界面，復雜的權(quán)限，讓人頭大。
LLM模型的能力：
(由GPT輔助生成)
生成文本：LLM可以用于自動生成郵件、新聞文章、語音轉(zhuǎn)文字、智能客服等，將生成文本的效率和質(zhì)量提高到全新的高度。
語言理解：LLM可以用于自然語言處理（NLP），例如識別情感、意圖和主題等，為用戶提供更加人性化的交互界面和服務(wù)。
語言翻譯：LLM可以用于實現(xiàn)自動語言翻譯，支持不同國家和地區(qū)之間的跨語言通訊和交流，提高跨文化交流的效率和準確性。
如何利用這種能力：
這里不給出具體的應用，可以參照
黑客馬拉松：
GPT-4 Hackathon Code Results (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tmfn8jKb7T1x7PpyO7rD023tH2zc_WDg_OHh0aVXIrw/edit#gid=174517450)
Langchain / Gen Mo Hackathon (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GqwPo1FpAbe_awmNZW5ZMH69yc5QtEr7ZYw-ckaz_mQ/edit#gid=795016726)
使用GPT4的一些案例：awesome-gpt4-zh-CN（https://github.com/yunwei37/awesome-gpt4-zh-CN#%E4%BA%A7%E5%93%81%E6%95%B4%E5%90%88）
小結(jié)：
如何在利用大模型的能力進行應用開發(fā)是各方都在探索的領(lǐng)域，毫無疑問的是大模型的能力加入到應用開發(fā)的流程中會增加軟件的易用性提供更人性化的操作。后續(xù)會介紹如何開發(fā)這樣的應用。
