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：
- 通过购买咖啡支持作者
- 资助研究项目
- 资助 OpenAI、Pinecone、AWS 等相关费用
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贡献指南
欢迎对本项目的各种贡献，包括但不限于：
- Fork 仓库
- 在新分支上进行修改
- 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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