Spaces:
Running
Note
Этот файл самовыражения автоматически генерируется модулем перевода markdown в этом проекте и может быть не на 100% правильным.
ChatGPT Academic Optimization
**Если вам понравился этот проект, пожалуйста, поставьте ему звезду. Если вы придумали более полезные академические ярлыки или функциональные плагины, не стесняйтесь создавать запросы на изменение или пул-запросы. Мы также имеем README на английском языке, переведенный этим же проектом.
Примечание
Пожалуйста, обратите внимание, что только функциonal plugins (buttons) с красным цветом могут читать файлы, некоторые из которых находятся в выпадающем меню плагинов. Кроме того, мы приветствуем и обрабатываем любые новые плагины с наивысшим приоритетом!
Функции каждого файла в этом проекте подробно описаны в собственном анализе
self_analysis.md. При повторных итерациях вы также можете вызывать обновленный отчет функций проекта, щелкнув соответствующий функциональный плагин GPT. Часто задаваемые вопросы собраны вwiki.
| Функция | Описание |
|---|---|
| Редактирование одним кликом | Поддержка редактирования одним кликом, поиск грамматических ошибок в академических статьях |
| Переключение языков "Английский-Китайский" одним кликом | Одним кликом переключайте языки "Английский-Китайский" |
| Разъяснение программного кода одним кликом | Вы можете правильно отобразить и объяснить программный код. |
| Настраиваемые сочетания клавиш | Поддержка настраиваемых сочетаний клавиш |
| Настройка сервера-прокси | Поддержка настройки сервера-прокси |
| Модульный дизайн | Поддержка настраиваемых функциональных плагинов высших порядков и функциональных плагинов, поддерживающих горячее обновление |
| Автоанализ программы | [Функциональный плагин] Прочтение в один клик кода программы проекта |
| Анализ программы | [Функциональный плагин] Один клик для проанализирования дерева других проектов Python/C/C++/Java/Lua/... |
| Чтение статей | [Функциональный плагин] Одним кликом прочитайте весь латех (LaTex) текст статьи и сгенерируйте краткое описание |
| Перевод и редактирование всех статей из LaTex | [Функциональный плагин] Перевод или редактирование LaTex-статьи всего одним нажатием кнопки |
| Генерация комментариев в пакетном режиме | [Функциональный плагин] Одним кликом сгенерируйте комментарии к функциям в пакетном режиме |
| Генерация отчетов пакета CHAT | [Функциональный плагин] Автоматически создавайте сводные отчеты после выполнения |
| Помощник по arxiv | [Функциональный плагин] Введите URL статьи arxiv, чтобы легко перевести резюме и загрузить PDF-файл |
| Перевод полного текста статьи в формате PDF | [Функциональный плагин] Извлеките заголовок статьи, резюме и переведите весь текст статьи (многопоточно) |
| Помощник интеграции Google Scholar | [Функциональный плагин] Дайте GPT выбрать для вас интересные статьи на любой странице поиска Google Scholar. |
| Отображение формул/изображений/таблиц | Одновременно отображается tex-форма и рендер-форма формул, поддержка формул, высокоскоростных кодов |
| Поддержка функциональных плагинов многопоточности | Поддержка многопоточной работы с плагинами, обрабатывайте огромные объемы текста или программы одним кликом |
| Запуск темной темы gradioподробнее | Добавьте / ?__dark-theme=true в конец URL браузера, чтобы переключиться на темную тему. |
| Поддержка нескольких моделей LLM, поддержка API2D | Находиться между GPT3.5, GPT4 и 清华ChatGLM должно быть очень приятно, не так ли? |
| Альтернатива huggingface без использования научной сети Онлайн-эксперимент | Войдите в систему, скопируйте пространство этот пространственный URL |
| …… | …… |
- Новый интерфейс (вы можете изменить настройку LAYOUT в config.py, чтобы переключаться между "горизонтальным расположением" и "вертикальным расположением")
Вы профессиональный переводчик научных статей.
Все кнопки генерируются динамически путем чтения functional.py и могут быть легко настроены под пользовательские потребности, освобождая буфер обмена.
Редактирование/корректирование
Если вывод содержит формулы, они отображаются одновременно как в формате tex, так и в рендеринговом формате для удобства копирования и чтения.
Лень смотреть код проекта? Просто покажите chatgpt.
Несколько моделей больших языковых моделей смешиваются (ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + [API2D] (https://api2d.com/) -GPT4)
Несколько моделей больших языковых моделей смешиваются в [бета-версии huggingface] (https://huggingface.co./spaces/qingxu98/academic-chatgpt-beta) (huggingface-версия не поддерживает chatglm).
Установка - Метод 1: Запуск (Windows, Linux или MacOS)
- Скачайте проект
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
- Настройка API_KEY и настройки прокси
В файле config.py настройте зарубежный прокси и OpenAI API KEY, пояснения ниже
1. Если вы находитесь в Китае, вам нужно настроить зарубежный прокси, чтобы использовать OpenAI API. Пожалуйста, внимательно прочитайте config.py для получения инструкций (1. Измените USE_PROXY на True; 2. Измените прокси в соответствии с инструкциями).
2. Настройка API KEY OpenAI. Вам необходимо зарегистрироваться на сайте OpenAI и получить API KEY. После получения API KEY настройте его в файле config.py.
3. Вопросы, связанные с сетевыми проблемами (тайм-аут сети, прокси не работает), можно найти здесь: https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/1
(Примечание: при запуске программы будет проверяться наличие конфиденциального файла конфигурации с именем config_private.py и использоваться в нем конфигурация параметров, которая перезаписывает параметры с такими же именами в config.py. Поэтому, если вы понимаете логику чтения нашей конфигурации, мы настоятельно рекомендуем вам создать новый файл конфигурации с именем config_private.py рядом с config.py и переместить (скопировать) настройки из config.py в config_private.py. config_private.py не подвергается контролю git, что делает конфиденциальную информацию более безопасной.)
- Установить зависимости
# (Выбор 1) Рекомендуется
python -m pip install -r requirements.txt
# (Выбор 2) Если вы используете anaconda, то шаги будут аналогичны:
# (Шаг 2.1) conda create -n gptac_venv python=3.11
# (Шаг 2.2) conda activate gptac_venv
# (Шаг 2.3) python -m pip install -r requirements.txt
# Примечание: используйте официальный источник pip или источник pip.aliyun.com. Другие источники pip могут вызывать проблемы. временный метод замены источника:
# python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Если требуется поддержка TUNA ChatGLM, необходимо установить дополнительные зависимости (если вы неудобны с python, необходимо иметь хорошую конфигурацию компьютера):
python -m pip install -r request_llm/requirements_chatglm.txt
- Запустите
python main.py
- Тестовые функции плагина
- Тестирвоание анализа проекта Python
В основной области введите `./crazy_functions/test_project/python/dqn` , а затем нажмите "Анализировать весь проект Python"
- Тестирование самостоятельного чтения кода
Щелкните " [Демонстрационный режим многопоточности] Проанализируйте сам проект (расшифровка источника кода)"
- Тестирование функций шаблонного плагина (вы можете использовать эту функцию как шаблон для более сложных функций, требующих ответа от gpt в связи с тем, что произошло сегодня в истории)
Щелкните " [Функции шаблонного плагина] День в истории"
- На нижней панели дополнительные функции для выбора
Установка - Метод 2: Использование docker (Linux)
- Только ChatGPT (рекомендуется для большинства пользователей):
# Скачать проект
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# Настроить прокси за границей и OpenAI API KEY
Отредактируйте файл config.py в любом текстовом редакторе.
# Установка
docker build -t gpt-academic .
# Запустить
docker run --rm -it --net=host gpt-academic
# Проверка функциональности плагина
## Проверка шаблонной функции плагина (требуется, чтобы gpt ответил, что произошло "в истории на этот день"), вы можете использовать эту функцию в качестве шаблона для реализации более сложных функций.
Нажмите "[Шаблонный демонстрационный плагин] История на этот день".
## Тест абстрактного резюме для проекта на Latex
В области ввода введите ./crazy_functions/test_project/latex/attention, а затем нажмите "Чтение реферата о тезисах статьи на LaTeX".
## Тестовый анализ проекта на Python
Введите в область ввода ./crazy_functions/test_project/python/dqn, затем нажмите "Проанализировать весь проект на Python".
Выбирайте больше функциональных плагинов в нижнем выпадающем меню.
- ChatGPT + ChatGLM (требуется глубокое знание Docker и достаточно мощное компьютерное оборудование):
# Изменение Dockerfile
cd docs && nano Dockerfile+ChatGLM
# Как построить | Как запустить (Dockerfile+ChatGLM в пути docs, сначала перейдите в папку с помощью cd docs)
docker build -t gpt-academic --network=host -f Dockerfile+ChatGLM .
# Как запустить | Как запустить (2) я хочу войти в контейнер и сделать какие-то настройки до запуска:
docker run --rm -it --net=host --gpus=all gpt-academic bash
Установка-Метод 3: Другие способы развертывания
Развертывание на удаленном облачном сервере Пожалуйста, посетите [Deploy Wiki-1] (https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97)
Использование WSL2 (Windows Subsystem for Linux) Пожалуйста, посетите [Deploy Wiki-2] (https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8WSL2%EF%BC%88Windows-Subsystem-for-Linux-%E5%AD%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%EF%BC%89%E9%83%A8%E7%BD%B2)
Установка-Настройки прокси
Метод 1: Обычный способ
[Конфигурация прокси] (https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic/issues/1)
Метод 2: Руководство новичка
Настройка новой удобной кнопки (настройка быстрой клавиши для научной работы)
Откройте core_functional.py любым текстовым редактором, добавьте элементы, как показано ниже, затем перезапустите программу. (Если кнопка уже успешно добавлена и видна, то префикс и суффикс поддерживают горячее изменение, чтобы они оказались в действии, не нужно перезапускать программу.)
например
"Супер анг-рус": {
# Префикс, будет добавлен перед вашим вводом. Например, используется для описания ваших потребностей, таких как перевод, кодинг, редактирование и т. д.
"Prefix": "Пожалуйста, переведите этот фрагмент на русский язык, а затем создайте пошаговую таблицу в markdown, чтобы объяснить все специализированные термины, которые встречаются в тексте:\n\n",
# Суффикс, будет добавлен после вашего ввода. Например, совместно с префиксом можно обрамить ваш ввод в кавычки.
"Suffix": "",
},
Демонстрация некоторых возможностей
Отображение изображений:
Если программа может понимать и разбирать сама себя:
Анализ других проектов на Python/Cpp:
Генерация понимания и абстрактов с помощью Латех статей в один клик
Автоматическое создание отчетов
Модульный дизайн функций
Трансляция исходного кода на английский язык
Todo и планирование версий:
- version 3.2+ (todo): функция плагины поддерживают более многочисленные интерфейсы параметров
- version 3.1: поддержка одновременного опроса нескольких моделей gpt! Поддержка api2d, поддержка балансировки нагрузки множества apikey.
- version 3.0: поддержка chatglm и других маленьких llm
- version 2.6: реструктурировал структуру плагинов, повысил интерактивность, добавил больше плагинов
- version 2.5: само обновление, решение проблемы слишком длинного текста и переполнения токена при переводе всего проекта исходного кода
- version 2.4: (1) добавлена функция перевода всего PDF-документа; (2) добавлена функция изменения положения входной области; (3) добавлена опция вертикального макета; (4) оптимизация функций многопоточности плагина.
- version 2.3: улучшение многопоточной интерактивности
- version 2.2: функция плагинов поддерживает горячую перезагрузку
- version 2.1: блочная раскладка
- version 2.0: модульный дизайн функций плагина
- version 1.0: основные функции
Ссылки на изучение и обучение
В коде использовано много хороших дизайнерских решений из других отличных проектов, в том числе:
# Project1: использование многих приемов из ChuanhuChatGPT
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT
# Project2: ChatGLM-6B в Тхуде:
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B