Idea --> Implementation (code/data) Prompt --> Experimental result --> Error Analysis --> ... prompt指引:1. 给出明确且具体的指令;2. 分析为什么结果不尽人意;3. 改进想法和prompt;4. 重复迭代 迭代过程:1. 尝试sth;2. 分析为什么结果不是预期;3.明确指令,给更多的时间思考;4.改进prompt 实践案...
装上插件,也可以让 ChatGPT 跟你练习口语。 1.4 浏览器插件 历史记录优化:最好还能自动保存页面内容,这样我就不用剪藏了,或者打标,需要的时候,用 AI 一问,就把我看过的东西转述给我,也不用我搜索。 推荐:看过一篇文章 or 视频,可以自动推荐相关内容(而且我能自己调整推荐的 prompt),还能加点社交元素,比如关...
defget_completion_from_messages(messages,model="gpt-3.5-turbo",temperature=0):response=openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=messages,temperature=temperature,# this is the degree of randomness of the model's output)# print(str(response.choices[0].message))returnresponse.choices[0].messag...
【官方中文完整版】ChatGPT Prompt提示词课程!|OpenAI官联合AI大神吴恩达|prompt engineering 8.1万 124 2023-09-11 17:33:42 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~ 2802 1409 9306 获取视频分享链接 672 稿件举报 记笔记 创作不易,喜欢就多多分享支持一下叭!
deeplearning.ai联合OpenAI推荐限时免费课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》,课程链接https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng。本文仅做一些翻译。 做Prompt工程的两大原则: 写出清晰且具体的指令 给模型“思考”的时间 这里有一些具体的方法来达到以上两个原则。
Prompt Tuning热度的上升也意味着新主流研究方向也逐渐确定了,大概率可能就是Prompt Tuning了,国内外甚至因此出现了Prompt工程师。其实从EMLO 、Transformer、BERT、一直到GPT3之前的时代,大模型的训练学习基本都是以Pre training + Fine tuning 的形式实现,很多NLP基本都是以此为基准,应用到各种各样的任务之中。
ChatGPT 是一种先进的语言模型，能够生成类似于人类的文本。它建立在 Transformer 架构上，可以处理大量数据并生成高质量的文本。该模型能够生成类似于人类的文本，但如果没有适当的指导，它可能无法始终产生期望的输出。这就是 Prompt 工程的作用，通过提供清晰而具体的指令，您可以引导模型的输出并确保其相关。Prompt ...
ChatGPT 的 plus 用户，在 Beta features 开启后，个人面板中会新增Custom instructions菜单。2、配置 然...
也就是说，你经常会感觉到 ChatGPT 回答的好空，没有太多参考价值...而第二个痛点则是：无处去用...
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提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让...