ChatGPT 发布一周年了，切实改变了我的工作方式和职业路径，趁着周末写下这篇文章，我希望以一名普通程序员的视角，带大家回顾一下过去一年大模型领域的发展情况，以及个人的所思所想。文章会分为四个部分，从初次接触 ChatGPT 沉迷追 AI 新闻，到开始亲身实践，利用 LLM 进行一些有价值的工作，然后以开发者视角总结一年来大模型各个层面的发展，标志性的开源项目、基础模型服务商、中间层、以及体验不错的 LLM 产品，最后还想再浅谈一下对 AI 未来的一些展望！

国内各大厂商的大模型服务纷纷上线，应用密集落地应该是接下来的主旋律，将之前看过的 LLM Bootcamp 系列视频（由 The Full Stack 出品，内容由 11 节 talk 组成，质量很能打，感兴趣可以去看原视频）分享下。本篇主要是 LLMOps 这节讲座的笔记，包括如何选择基础模型、如何评估模型性能、模型的部署、如何管理Prompt的迭代过程、监控和持续改进，以及最后提出的测试驱动 LLM 应用开发的理念，比我的之前这篇更详尽，可以作为每个 LLM 应用开发者的一个 checklist，在应用国内基础语言模型服务时提供参考。

OpenAI最近发布了一次更新，3.5可以支持16k的token，更新了gpt-3.5-turbo-0613 和 gpt-4-0613两个模型，同时这两个模型在chat completion的api中增加了一个叫 Function Calling 的新功能，本篇文章对其功能进行探究，并分析其作用。

安利一下 ChatGPT API 续费的新渠道 WildCard，注册方便，开卡速度快， 最重要的是它支持支付宝付款，其它平台都需要先去购买稳定币来兑换， 这对普通用户来说门槛太高。还有高昂的手续费， WildCard的开卡费是9.9美元， 没有后续的月费用。

大模型在 NLP 任务中的出色表现确实为人工智能领域带来了新的发展和探索方向。语言作为思想的符号，是人类交流和表达的主要方式，因此理解和生成自然语言是通往通用人工智能（AGI）之路的一个重要方向。大模型的出现和不断优化，使得计算机能够更好地理解自然语言的含义和上下文，进而提供更准确、更自然的语言交互和信息处理。然而，要实现真正的通用人工智能，还需要解决许多挑战和问题，例如：如何将机器学习模型从“短期记忆”转变为“长期记忆”，如何让机器具备更深入的理解和推理能力，以及如何解决数据隐私和安全等问题。

OpenAI的接口文档十分详细，包括对话补全，文本补全，代码补全等等信息，也包含了最佳生产实践，最佳安全实践等篇章，通读之后十分受用，推荐大家前往阅读。本文就是在接口文档的基础上，将常见的三种OpenAI 接口套壳应用代码展示出来，以帮助读者实现自己的工具。

OpenAI 文档涉及内容众多，包括微调，Embeddings等众多主题，需要详细了解的可以自行前往阅读，我这里会重点选取高频使用的 API 进行说明以及对 ChatGPT 最佳实践主题进行解读。