这里是一个比较完整的prompt engineering 教程,对prompt engineering有兴趣的朋友可以看一下。 https://learnprompting.org/docs/intro 接下来我们再举一个复杂的例子,不仅仅让GPT-3.5按给定格式输出内容,还要和Python脚本配合实现对数据操作。我们要使用GPT-3.5开发一个用于聚会报名的程序,让GPT-3.5 作为智能助理通过聊...
find_dotenv # 导入第三方库 _ = load_dotenv(find_dotenv()) # 读取系统中的环境变量 openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 设置 API_KEY # 一个封装 OpenAI 接口的函数,参数为 Prompt,返回对应结果 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): ''' prompt: 对应的提示 ...
就在几小时之前,吴恩达在Twitter上宣布了与OpenAI合作的最新免费教程:《ChatGPTPrompt Engineering for Developers》 我们可以通过下面的链接,直达官网网站: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ 课程内容 在面向开发人员的 ChatGPT Prompt Engineering 教程中,您将学习如...
以ChatGPT为代表的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是非常强大的工具。然而,同其他工具一样,其真正的价值取决于我们如何使用它们。 考虑到这一点,我们需要像学习使用其他工具一样学习使用ChatGPT。这就是本书的主旨:本书是一本面向所有人的基于GPT-4 的提示工程(PromptEngineering)教程,可以帮助你掌握和利用以Chat...
写好 prompt 已经成为 LLM 的一项必修课。随着 ChatGPT、GPT-4 等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。很多人将 prompt 视为 LLM 的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好 prompt，已经成为 LLM 研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的 OpenAI，近日官方发布了一份...
Prompt Engineering(提示工程)是指通过设计精心构造的提示(prompt)或者输入,来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性,通过提供特定格式或者内容的提示,引导模型生成符合预期的输出。 提示对回复结果的影响 Prompt Engineering通过设计和构造精心设计的输入提示,直接影响大语言模型的...
链接:https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/introduction In this course, there are some example codes that you can already run in Jupyter Notebook. Below, I will write down the core knowledge points (how to build a prompt and how the prompt looks like in each applicati...
Text Prompt是《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中的一个重要概念。它指的是用于引导模型生成文本的输入提示。Text Prompt可以是任何形式的文本,如一段文字、一个问题、一个请求等等。通过选择合适的Text Prompt,可以帮助模型更好地理解和处理用户输入,从而生成更加准确、有用的文本输出。三、Few-Shot...
ChatGPT具备强大的自然语言处理能力,可以与用户进行智能对话,为企业提供优质的客户服务,也可以为个人用户提供高效的文本生成、摘要生成、语音识别等服务。随着ChatGPT的火爆,如何有效利用ChatGPT进行prompt工程也成为了许多人关注的焦点。最近,一份名为《ChatGPT Prompt Engineering Guide》的指南在GitHub上走红,成为了热门...
五一假期结束了，但这个假期一些科技大佬可没闲着，这不吴恩达老师带来了《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt，并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：书写 Prompt 的原则文本总结（如总结用户评论）文本推断（如情感分类、主题提取）文本转换（...