"""# 需要总结的文本内容prompt=f"""把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。```{text}```"""# 指令内容,使用 ``` 来分隔指令和待总结的内容response=get_completion(prompt)print(response)#提供清晰具体的指示,避免无关或不正确响应,不要混淆写清晰和写简短,更长的提示可以提供更多清晰度和上下文信
吴恩达《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 和 利用 OpenAI API 构建新的 LLM 的应用,包括: Prompt 的原则; 文本总结(如总结用户评论); 文本推断…
2024公认最全的【吴恩达大模型LLM】系列教程!附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 2548 -- 148:21:17 App 【整整600集】清华大学196小时讲完的大模型教程(LLM)零基础入门到精通全套教程,全程干货无废话,这还学不会,我退出IT界! 2494 70 16:47 App 全程干货!如何使用Qwen2.5基础...
在自然语言处理领域,尤其是与大型语言模型(LLM)的交互中,Prompt扮演着至关重要的角色。正如斯坦福大学教授、人工智能著名学者吴恩达所指出的,Prompt是开启LLM这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令,我们能引导模型产生特定的、有价值的输出,如文章创作、代码编写、问题解答等。本文将跟随吴恩达的视角,深入揭秘Prompt工...
吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版在这个数字化时代,自然语言处理技术越来越受到重视。而随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT作为一种自然语言处理技术,也越来越受到开发者的欢迎。为了帮助开发者更好地掌握ChatGPT技术,知名机器学习专家吴恩达教授推出了《ChatGPT Prompt Engineering for Develop...
在吴恩达的Prompt-Engineering课程中,他详细介绍了这一技术的原理、方法和应用场景。吴恩达认为,Prompt Engineering将为深度学习领域带来革命性的变革。首先,Prompt Engineering可以大大降低深度学习的训练成本。传统的深度学习模型需要大量的标注数据,而这些数据往往非常昂贵。而通过Prompt Engineering,我们可以通过少量的标注...
吴恩达的这门 Prompt Engineering 课程,主要讲解了使用 Prompt 的基本原则,还有 LLM 大模型在各个场景下的使用方式。 关于使用 Prompt 要记住以下原则: 清晰具体的指令 足够的上下文和足够多的对话 提出展示信息源,避免 AI 编造事实 使用结构化的输出方式,例如 JSON, XML,HTML 等,这是 AI 擅长的输出方式 ...
吴恩达,作为深度学习领域的权威人物,其关于Prompt-Engineering的课程在开发者中引起了广泛关注。该课程不仅为我们揭示了通过调整输入来控制输出的新技术,还为深度学习领域带来了新的启示和思考。 一、基础LLM与指令微调LLM 在深入探讨Prompt-Engineering之前,我们需要了解两种类型的LLM:基础LLM和指令微调LLM。 基础LLM是基于...
《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》中文笔记、二 chatgptprompt笔记模型系统 吴恩达《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、...
一、吴恩达联合OpenAI推出的免费课程 一共9次课程，以下是总结的“关于如何编写好提示词”，课程给的一些建议：1、清晰和具体：首先，您的提示词需要清晰和具体。这意味着您需要明确地告诉模型您希望它做什么。例如，如果您希望模型总结一篇文章，您可以明确地在提示词中指出：“请总结以下文章：”。这样可以避免模型...