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...
这种方式就叫做prompt engineering(提示工程)。prompt engineering指的是为大语言模型设计高质量、有意义的输入,以产生高质量、连贯的输出。 大语言模型是一种基于深度学习的人工智能技术,它可以通过分析海量的文本数据来学习语言规律,并根据输入生成各种类型的文本。例如,ChatGPT就是一个大语言模型,它可以生成聊天对话、...
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1.从《Prompt Engineering》课程中学到的 7 个 ChatGPT 使用技巧2023-06-05 收起 概述 前段时间在 DeepLearning 学了一门大火的 Prompt 的课程,吴恩达本人授课,讲的通俗易懂,感觉受益匪浅,因此在这里总结分享一下我的学习笔记。 为什么要学习 Prompt ? 因为在未来的 AIGC 年代,学习有效的 Promot 提示词有效的...
此文章是给开发者使用的ChatGPT Prompt Engineering系列的第三篇,前两篇文章详见:指导原则、迭代获取提示词。 这篇文章,对应ChatGPT Prompt Engineering for Developers课程的第4到8讲,分别讲述了大语言模型的几个应用方向: Summarizing Infering Transforming Expanding Chatbot 下面就针对各个应用场景简单分别介绍。
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...
这个场景应该是使用 AI 产品最常见的方法。以 Chat*GPT 为例，一般就是你提一个问题，Chat*GPT 会给你答案，比如像这样：📄️ 场景2：基于示例回答 📄️ 场景3：推理 📄️ 场景4：无中生有——写代码 📄️ 场景5：锦上添花——改写内容 📄️ 场景6：锦上添花——信息解释 📄️ ...
1.ChatGPT Prompt Engineering 主题: 与ChatGPT对话 Python笔记本 Topics: ChatGPT介绍 ChatGPT是OpenAI训练的一种新型模型,可以进行对话交互。该模型经过训练,可以按照提示中的指令,在对话上下文中提供适当的回应。ChatGPT 可以帮助回答问题、建议菜谱、按某种风格写歌词、生成代码等等。
地址:https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 1. 引言 提示工程是一门相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力,如问...
一起探索 Prompt Engineering 的奥秘,并学习如何用它来让 ChatGPT 发挥出最大的潜力。 什么是提示工程? 提示工程是一门新兴学科,就像是为大语言模型(LLM)设计的"语言游戏"。通过这个"游戏",我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则,我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。