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六种GPT和LLM的实用应用技巧

本文集合了六种GPT和LLM的实用应用技巧，包括异步请求、大量邮件发送、文本压缩、图片识别、本地模型运行及函数调用，让开发者掌握在实际项目中的高效应用方法。

LLM异步请求文本压缩本地运行模型Github开源项目GPT
GitHub文档

项目介绍：GPT/LLM 技巧合集

项目概述

本项目是一个面向复杂语言模型（Large Language Models, LLM），特别是 GPT（生成预训练转换器）的技巧合集。它以简洁实用为目标，收集和展示了一系列开源的 GPT/LLM 使用技巧，帮助开发者更有效地利用这些前沿技术。

主要内容

1. 异步请求：使用 asyncio

利用异步请求技术，您可以每秒发送超过 100 个 API 请求，从而提高数据传输和处理效率。点击这里查看代码

2. 冷邮件发送：ColdMailer

这个技巧可以帮助您自动编写和发送冷邮件给潜在客户，简化营销和联系流程。点击这里查看代码

3. 文本压缩：GPT4-Compressor

使用 GPT-4 模型来压缩文本，大幅减少数据存储大小，同时保证重要信息的完整性。点击这里查看代码

4. 找人游戏：Find-Waldo

结合 GPT-4 和 Meta 的 SAM 技术，通过自然语言在图像中找到特定对象（如 "Waldo"）。点击这里查看代码

5. 本地 LLM 运行

在本地计算机上运行基于 RedPajama 的 LLM，既节约了云服务成本，又能私密处理敏感数据。点击这里查看代码

6. 函数调用功能

使用 OpenAI API 的函数调用能力来增强模型与软件系统的互动能力，提升自动化水平。点击这里查看代码

支持与贡献

支持我们

项目接受以下形式的支持：

  1. 通过购买咖啡支持作者
  2. 资助研究项目
  3. 资助 OpenAI、Pinecone、AWS 等相关费用
  4. 订阅 AI 资讯 我的新闻通讯

更多支持方式请 点击这里。

贡献指南

欢迎对本项目的各种贡献，包括但不限于：

  1. Fork 仓库
  2. 在新分支上进行修改
  3. 提交 Pull Request

如有任何错误修复、功能请求或文档改进，欢迎随时贡献。我们期待您的参与！

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