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置顶最近实现了大家可以走我的服务无需🪜的使用 ChatGPT 和 OpenAI API 了。
事情的起因其实很简单，因为我最近一年左右一直在做这一轮的 AI 应用层的开发嘛，为了给朋友们体验产品和使用 ChatGPT，那么要求首先不需要🪜，其次不能暴露我自己的 API KEY。最后在即友的推荐下找到了一个很好的二次分发的方案，于是才有了今天可以对外提供的 ChatGPT 和 OpenAI API 的服务。
现在对外可以提供 ChatGPT（支持 gpt 3.5 turbo、gpt-4、gpt-4-turbo 128k、gpt-4-vision、Dall E 3 画图），一个月 25 元。
同时也可以提供 OpenAI 的 API（支持 gpt 3.5 turbo、gpt-4、gpt-4-turbo 128k、gpt-4-vision、embedding、Dall E 3 画图），你可以用在开发场景或者任何你喜欢的第三方产品上使用，比如各种套壳 ChatGPT、沉浸式翻译、OpenAI Translator 和我自己开发的 MindMap WebPages 插件等等。5 元可以兑换 1 美金额度。
如果到这，你对 AI 还很感兴趣，也来推荐一下我的 AI 前沿应用课。这门课更适合对 AI 有浓厚兴趣想要深度了解和使用的产品经理和各个领域的专业人士。
事情的起因其实很简单，因为我最近一年左右一直在做这一轮的 AI 应用层的开发嘛，为了给朋友们体验产品和使用 ChatGPT，那么要求首先不需要🪜，其次不能暴露我自己的 API KEY。最后在即友的推荐下找到了一个很好的二次分发的方案，于是才有了今天可以对外提供的 ChatGPT 和 OpenAI API 的服务。
现在对外可以提供 ChatGPT（支持 gpt 3.5 turbo、gpt-4、gpt-4-turbo 128k、gpt-4-vision、Dall E 3 画图），一个月 25 元。
同时也可以提供 OpenAI 的 API（支持 gpt 3.5 turbo、gpt-4、gpt-4-turbo 128k、gpt-4-vision、embedding、Dall E 3 画图），你可以用在开发场景或者任何你喜欢的第三方产品上使用，比如各种套壳 ChatGPT、沉浸式翻译、OpenAI Translator 和我自己开发的 MindMap WebPages 插件等等。5 元可以兑换 1 美金额度。
如果到这，你对 AI 还很感兴趣，也来推荐一下我的 AI 前沿应用课。这门课更适合对 AI 有浓厚兴趣想要深度了解和使用的产品经理和各个领域的专业人士。
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我发现可能很多朋友每天都写很多 Prompt，但是其实并不知道 Prompt 的核心。
日常聊天和解决问题可能还好。真到生产环节，如果一直不得道就会很浪费时间很麻烦。
今天来简单分享个我在「AI 前沿应用课」里几乎每节都要跟大家提到的一个逻辑：
我们说大语言模型是预测模型，每个字都是根据上面推测出来的。那么，要保证下一段输出更好的核心，就是你得保证上一段的输入更好。
其实 Prompt 的核心就是你通过提及事件、范围、few shot 这样的简单几句话来帮助大语言模型更好的预测，而不是给大语言模型下达命令。（虽然部分 Prompt 会以 Instruct 的方式出现）
下次当你被 Prompt 卡主的时候，再来回顾一下我的方法。如果你还搞不定，那么大概率证明你手里的工具不够，比如你不知道 few shot 等。
日常聊天和解决问题可能还好。真到生产环节，如果一直不得道就会很浪费时间很麻烦。
今天来简单分享个我在「AI 前沿应用课」里几乎每节都要跟大家提到的一个逻辑：
我们说大语言模型是预测模型，每个字都是根据上面推测出来的。那么，要保证下一段输出更好的核心，就是你得保证上一段的输入更好。
其实 Prompt 的核心就是你通过提及事件、范围、few shot 这样的简单几句话来帮助大语言模型更好的预测，而不是给大语言模型下达命令。（虽然部分 Prompt 会以 Instruct 的方式出现）
下次当你被 Prompt 卡主的时候，再来回顾一下我的方法。如果你还搞不定，那么大概率证明你手里的工具不够，比如你不知道 few shot 等。
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会写代码，谁还用 Coze 啊。
LLM 这一轮可以不学编程，可以学如何提需求，一步一步通过 LLM 的协助能写出来简单的代码就行。
可能只需要不到半年的时间，你就可以实现比 Coze 更好用、甚至搭建的还能更快、具有更多细节可调可控的能力。
Coze、百度智能体这些都有价值，但真的到生产环境，你总要有程序员吧，你总要有更多想调整的细节吧。
LLM 这一轮可以不学编程，可以学如何提需求，一步一步通过 LLM 的协助能写出来简单的代码就行。
可能只需要不到半年的时间，你就可以实现比 Coze 更好用、甚至搭建的还能更快、具有更多细节可调可控的能力。
Coze、百度智能体这些都有价值，但真的到生产环境，你总要有程序员吧，你总要有更多想调整的细节吧。
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是的，我现在也觉得赚一百万不难了。希望咱们今年或者明年也能实现🤗 这个社会可太需要创作者去做太多的工作了。
张机: 突然觉得不存在什么搞钱思维。 赚到100 万的人本质都是“把事做好”。 尤其是“把一个有真正需求的事做好”
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哈哈，那倒也不会，数据分析师可以做的更好，做更复杂的事。只是我们这些不怎么会分析的人也可以做很多事了，基础能力提高了。 //@李康Max: 思路很好，数据分析师怕是要惶恐了。
ErlichLiu: 不计成本的话，拿大语言模型做用户体验和评价相关的数据分析可太好用也太简单了。
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这个可能的看你想做哪些分析。比如你想了解你的用户用你们的产品的某个功能都在做什么，尤其是有一些上下文环境的功能。过去可能只能靠人归类和分析或者只能靠特别牛逼的 NLP 大牛才能花巨大力气才能做出来的分析，现在你就只需要用 gpt 来提取和分析了，一天跑几万条数据，各种用户使用方式、场景、问题这些就出来了。 //@咖喱酱酱酱酱将将: 请教具体的实操是什么呀|･ω･｀)
ErlichLiu: 不计成本的话，拿大语言模型做用户体验和评价相关的数据分析可太好用也太简单了。
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大语言模型总结类产品的一个核心是：帮助用户去快速判断那些相对较长的内容到底要不要自己亲自读一遍。
如果总结的内容细节相对较多，那么用户就会偏向于相信这个内容细节足够、自己可以判断得出来要不要读。
但如果总结的内容太短的话，用户就会天然地不信任大语言模型总结出来的内容。以至于自己一定会去读一遍或者换其他的产品来解决。
生成更多的细节也有些小 tips，比如中文里很少区分总结、摘要，但其实是不一样的，有摘要就会多一些细节。再补充一点即便质量不算很好的关键点，细节就更多了。
人在用大语言模型产品跟看其他产品时是一样的，都是从一些细节看自己是否可以相信。
从补充细节的角度看，Elmo、KimiCopilot 做的都不错。
想明天也来做个 Demo，尝试看看能不能走 Groq 的 Mistral 8×7b 也有不错的效果。
最近觉得尤其是用一些不太聪明的模型才考验提示词工程，才有意思，况且大部分时候还可以更快。如果都用 GPT4，那有什么意思。
如果总结的内容细节相对较多，那么用户就会偏向于相信这个内容细节足够、自己可以判断得出来要不要读。
但如果总结的内容太短的话，用户就会天然地不信任大语言模型总结出来的内容。以至于自己一定会去读一遍或者换其他的产品来解决。
生成更多的细节也有些小 tips，比如中文里很少区分总结、摘要，但其实是不一样的，有摘要就会多一些细节。再补充一点即便质量不算很好的关键点，细节就更多了。
人在用大语言模型产品跟看其他产品时是一样的，都是从一些细节看自己是否可以相信。
从补充细节的角度看，Elmo、KimiCopilot 做的都不错。
想明天也来做个 Demo，尝试看看能不能走 Groq 的 Mistral 8×7b 也有不错的效果。
最近觉得尤其是用一些不太聪明的模型才考验提示词工程，才有意思，况且大部分时候还可以更快。如果都用 GPT4，那有什么意思。
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