هندسة سريعة رائعة؟
يحتوي هذا المستودع على موارد منظمة يدويًا للهندسة المطالبة مع التركيز على محول تدريب قبل التدريب (GPT) ، و ChatGPT ، و Palm إلخ.
Prompt Engineering Course is coming soon..
جدول المحتويات
- أوراق
- الأدوات والرمز
- واجهات برمجة التطبيقات
- مجموعات البيانات
- النماذج
- أجهزة الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي
- تعليمية
- مقاطع الفيديو
- كتب
- المجتمعات
- كيفية المساهمة
أوراق
؟
تقنيات الهندسة السريعة :
- تعدين نصية للهندسة المطالبة: إتمام الرسم البياني المعرفة المفتوح المنفث
- كتالوج نمط موجه لتعزيز الهندسة السريعة مع chatgpt [2023] (ARXIV)
- جعلت المطالبات الصلبة سهلة: التحسين المنفصل القائم على التدرج لضبط واكتشاف المطالبة [2023] (ARXIV)
- المطالبة الاصطناعية: توليد مظاهرات سلسلة الفكرة لنماذج اللغة الكبيرة [2023] (ARXIV)
- المطالبات التقدمية: التعلم المستمر لنماذج اللغة [2023] (ARXIV)
- دفع الدُفعة: استنتاج فعال مع واجهات برمجة التطبيقات LLM [2023] (ARXIV)
- المطالبة المتتالية لإكمال الأسئلة المعقدة [2022] (ARXIV)
- المطالبة المهيكلة: التحجيم في السياق التعلم إلى 1000 أمثلة [2022] (ARXIV)
- نماذج اللغة الكبيرة هي مهندسين موجهين على مستوى الإنسان [2022] (ARXIV)
- اسألني أي شيء: استراتيجية بسيطة لطرح نماذج اللغة [2022] (ARXIV)
- دفع GPT-3 ليكون موثوقًا 2022
- المطالبة المتحللة: نهج معياري لحل المهام المعقدة [2022] (ARXIV)
- orderChainer: تلطيخ نموذج اللغة الكبيرة يطالب من خلال البرمجة البصرية [2022] (ARXIV)
- التحقيق في الهندسة الفوري في نماذج الانتشار [2022] (ARXIV)
- أظهر عملك: scratchpads للحساب الوسيط مع نماذج اللغة [2021] (ARXIV)
- إعادة صياغة المطالبات التعليمية إلى لغة GPTK [2021] (ARXIV)
- مطالبات مطلوبة بشكل خيالي وأين يمكن العثور عليها: التغلب على حساسية ترتيب سريع قليل [2021] (ARXIV)
- قوة المقياس لضبط موجه فعال المعلمة [2021] (ARXIV)
- البرمجة الفورية لنماذج اللغة الكبيرة: ما وراء نموذج القليل من الطلقة [2021] (ARXIV)
- تبادل البادئة: تحسين المطالبات المستمرة للجيل [2021] (ARXIV)
التفكير والتعلم داخل السياق :
- سلسلة متعددة الوسائط التفكير في نماذج اللغة [2023] (ARXIV)
- في الفكر الثاني ، دعونا لا نفكر خطوة بخطوة! التحيز والسمية في التفكير الصفري [2022] (ARXIV)
- رد الفعل: تآزر التفكير والتمثيل في نماذج اللغة [2022] (ARXIV)
- نماذج اللغة هي أسباب جشع: تحليل رسمي منهجي لسلسلة الفكر [2022] (ARXIV)
- على تقدم جعل نماذج اللغة أسباب أفضل [2022] (ARXIV)
- نماذج اللغة الكبيرة هي أسباب صفرية من الصفر [2022] (ARXIV)
- التفكير مثل منفذي البرامج [2022] (Arxiv)
- يتحسن التوافق الذاتي سلسلة من التفكير في نماذج اللغة [2022] (ARXIV)
- إعادة التفكير في دور المظاهرات: ما الذي يجعل العمل التعليمي في السياق؟ [2022] (Arxiv)
- تعلم كيفية شرح: التفكير متعدد الوسائط عبر سلاسل الفكر للإجابة على أسئلة العلوم [2022] (Arxiv)
- سلسلة من الفكر تثير التفكير في نماذج اللغة الكبيرة [2021] (ARXIV)
- تولد المعرفة التي تدفع للمنطق المنطقي [2021] (ARXIV)
- بيرتيز: تعلم التحدث إلى بيرت [2021] (ACL)
تقييم نماذج اللغة وتحسينها :
- يمكن أن يصرف نماذج اللغة الكبيرة بسهولة عن طريق سياق غير ذي صلة [2023] (ARXIV)
- تزحف قاعدة المعرفة الداخلية لنماذج اللغة [2023] (ARXIV)
- اكتشاف سلوكيات نموذج اللغة مع تقييمات مكتوبة النموذج [2022] (ARXIV)
- المعايرة قبل الاستخدام: تحسين أداء طلقة قليلة لنماذج اللغة [2021] (ARXIV)
تطبيقات نماذج اللغة :
- إعادة الشراء والرد: دع نماذج اللغة الكبيرة تطرح أسئلة أفضل لأنفسهم [2023] (Arxiv)
- المطالبة بتصنيف ميم البغيض متعدد الوسائط [2023] (ARXIV)
- الأماكن: مطالبة نماذج اللغة لتوليف المحادثة الاجتماعية [2023] (ARXIV)
- المطالبة بالمنافسة التي تدور حول توليد الحوار التعاطفي [2023] (ARXIV)
- PAL: نماذج اللغة بمساعدة البرنامج 2023
- هندسة المطالبة القانونية للتنبؤ القانوني متعدد اللغات [2023] (ARXIV)
- التحدث مع CoPilot: استكشاف الهندسة السريعة لحل مشاكل CS1 باستخدام اللغة الطبيعية [2022] (ARXIV)
- كتابة مؤامرة من نماذج اللغة التي تم تدريبها قبل الصفر [2022] (ACL)
- Autoprompt: استنباط المعرفة من نماذج اللغة مع مطالبات تم إنشاؤها تلقائيًا [2020] (ARXIV)
اكتشاف التهديد والأمثلة العدائية :
- منظمة العفو الدولية الدستورية: إلحاق الضرر من ردود الفعل من الذكاء الاصطناعي [2022] (Arxiv)
- تجاهل المطالبة السابقة: تقنيات الهجوم لنماذج اللغة [2022] (ARXIV)
- النص الذي تم إنشاؤه للآلة: مسح شامل لنماذج التهديد وطرق الكشف [2022] (ARXIV)
- تقييم حساسية نماذج اللغة التي تم تدريبها مسبقًا عن طريق أمثلة خصوم مصنوعة يدويًا [2022] (ARXIV)
- الكشف عن السمية مع الاستدلال المستند إلى الطالبة [2022] (ARXIV)
- كيف يمكن أن نعرف ما هي نماذج اللغة تعرف؟ [2020] (MIT)
القليل من التعلم وتحسين الأداء :
- Promsagator: استرجاع كثيف قليل من 8 أمثلة [2022] (Arxiv)
- عدم موثوقية التفسيرات في القليل من الطلقات التي تدفع للتفكير النصي [2022] (ARXIV)
- جعل نماذج اللغة التي تم تدريبها مسبقًا متعلمين قليلة من اللقطة [2021] (ACL)
- نماذج اللغة هي متعلمين قليلون [2020] (ARXIV)
نص لتوليد الصور :
- تصنيف للمعدلات السريعة لتوليد النص إلى صورة [2022] (ARXIV)
- إرشادات التصميم للنماذج الوهمية للهندسة المهندسة إلى صورة إلى صورة [2021] (ARXIV)
- تخليق الصور عالي الدقة مع نماذج الانتشار الكامن [2021] (ARXIV)
- Dall · E: إنشاء صور من النص [2021] (Arxiv)
رسالة نصية إلى توليد الموسيقى/الصوت :
- MusicLM: توليد الموسيقى من النص [2023] (Arxiv)
- Ernie-Music: توليد الموسيقى إلى الموجة مع نماذج نشر [2023] (Arxiv)
- Noise2Music: توليد الموسيقى المكيف مع نماذج الانتشار [2023) (ARXIV)
- Audiolm: نهج نمذجة اللغة لتوليد الصوت [2023] (Arxiv)
- Make-an-Audio: توليد نص إلى أذو مع نماذج انتشار معززة بالضرب [2023] (ARXIV)
نص لتوليد الفيديو :
- Dreamix: نماذج نشر الفيديو هي محررين عامين [2023] (Arxiv)
- Tune-A-Video: ضبط طلقة واحدة لنماذج نشر الصور لتوليد النص إلى الفيديو [2022] (Arxiv)
- Noise2Music: توليد الموسيقى المكيف مع نماذج الانتشار [2023) (ARXIV)
- Audiolm: نهج نمذجة اللغة لتوليد الصوت [2023] (Arxiv)
نظرة عامة :
- تجريب Copilot و Codex: درجة حرارة ساخنة ، مطالبات باردة ، أو سحر أسود؟ [2022] (Arxiv)
الأدوات والرمز
؟
| اسم | وصف | عنوان URL |
|---|
| llamaindex | Llamaindex هو مشروع يتكون من مجموعة من هياكل البيانات المصممة لتسهيل استخدام قواعد المعرفة الخارجية الكبيرة مع LLMs. | [جيثب] |
| preferify | حل مشكلات NLP مع LLM's وتوليد بسهولة مطالبات مهمة NLP لنماذج توليد شائعة مثل GPT و PALM والمزيد مع preferify | [جيثب] |
| arize-phoenix | أداة مفتوحة المصدر لملاحظة ML التي تعمل في بيئة دفترك. مراقبة وحزام LLM ، السيرة الذاتية والنماذج الجدولية. | [جيثب] |
| موجه أفضل | مجموعة اختبار لمطالبات LLM قبل دفعها إلى Prod | [جيثب] |
| Cometllm | تسجيل وتصور وتقييم مطالبات LLM الخاصة بك ، والقوالب المطالبة ، والمتغيرات المطالبة ، والبيانات الوصفية ، والمزيد. | [جيثب] |
| inmbedchain | إطار لإنشاء chatgpt مثل الروبوتات على مجموعة البيانات الخاصة بك | [جيثب] |
| تكوين تفاعلي explorerx | ICE عبارة عن مكتبة Python و Trace Visualizer لبرامج نموذج اللغة. | [جيثب] |
| كومة قش | Open Source NLP Framework للتفاعل مع بياناتك باستخدام LLMs والمحولات. | [جيثب] |
| Langchainx | بناء التطبيقات مع LLMS من خلال التكلفة | [جيثب] |
| OpenPrompt | إطار مفتوح المصدر للتعلم | [جيثب] |
| محرك سريع | يحتوي هذا الريبو على مكتبة أدوات NPM لإنشاء وصيانة مطالبات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMS). | [جيثب] |
| المطالبة | PromperInject هو إطار عمل يجمع المطالبات بطريقة معيارية لتوفير تحليل كمي لقوة LLMs إلى هجمات سريعة الخصومة. | [جيثب] |
| يطالب الذكاء الاصطناعي | ملعب متقدم لـ GPT-3 | [جيثب] |
| مصدر فوري | ProserSource هي مجموعة أدوات لإنشاء ومشاركة واستخدام مطالبات اللغة الطبيعية. | [جيثب] |
| الأفكار | إطار لعلم التفكير في الآلة | [جيثب] |
| ordermetheus | مجموعة أدوات هندسة سريعة واحدة | [أداة] |
| تكوين الذكاء الاصطناعي | إطار عمل قائم على التكوين مفتوح المصدر لبناء التطبيقات مع LLMS | [جيثب] |
| Lastmile AI | ملعب يشبه دفتر الكتب الدفترية للتفاعل مع LLMs عبر طرائق مختلفة (النص ، الكلام ، الصوت ، الصورة) | [أداة] |
| Xpulsai | بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعى قابلة للتطوير. منصة Autoops لـ AI & ML | [أداة] |
| وكيل | Agenta هو منصة مطور LLM مفتوحة المصدر مع أدوات لإدارة المطالبات والتقييم والتعليقات البشرية والنشر في مكان واحد. | [جيثب] |
| النمط السريع | تطوير واختبار ومراقبة مهام LLM {Structured} | [أداة] |
واجهات برمجة التطبيقات
| اسم | وصف | عنوان URL | مدفوع الأجر أو مفتوح المصدر |
|---|
| Openai | GPT-N لمهام اللغة الطبيعية ، و Codex لترجمة اللغة الطبيعية إلى التعليمات البرمجية ، و dall · e لإنشاء وتحرير الصور الأصلية | [Openai] | مدفوع |
| cohereai | يوفر Cohere إمكانية الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة المتقدمة وأدوات NLP من خلال واجهة برمجة تطبيقات واحدة | [Cohereai] | مدفوع |
| الإنسان | قريباً | [الإنسان] | مدفوع |
| Flan-T5 XXL | قريباً | [Huggingface] | مفتوح المصدر |
مجموعات البيانات
؟
| اسم | وصف | عنوان URL |
|---|
| P3 (مجموعة عامة من المطالبات) | P3 (المجموعة العامة للمطالبات) عبارة عن مجموعة من مجموعات البيانات الإنجليزية المطلوبة تغطي مجموعة متنوعة من مهام NLP. | [Huggingface] |
| مطالبات chatgpt رهيبة | يتضمن repo تشجيعًا سريعًا لاستخدام chatgpt بشكل أفضل. | [جيثب] |
| مطالبات الكتابة | مجموعة من مجموعة بيانات كبيرة تضم 300 ألف قصة مكتوبة بشرية مقترنة بمطالبات الكتابة من منتدى عبر الإنترنت (Reddit) | [Kaggle] |
| مطالبات Midjourney | مطالبات النص وعناوين عناوين URL التي تم تجهيزها من خادم Discord العام في Midjourney | [Huggingface] |
النماذج
؟
| اسم | وصف | عنوان URL |
|---|
| chatgpt | chatgpt | [Openai] |
| المخطوطة | نماذج Codex هي أحفاد نماذج GPT-3 لدينا التي يمكنها فهم وإنشاء التعليمات البرمجية. تحتوي بيانات التدريب الخاصة بهم على كل من اللغة الطبيعية ومليارات خطوط القانون العام من Github | [جيثب] |
| يزدهر | BIGSCIENCE GRAGE OPEN OPEN-ACCESS ACCESS MUNTINGURING MODEL | [Huggingface] |
| Facebook LLM | OPT-175B هو نموذج مكافئ GPT-3 تدرب بواسطة META. إنه إلى حد بعيد أكبر نموذج لغوي ما قبله متوفر مع 175 مليار معلمة. | [Alpa] |
| GPT-NEOX | GPT-NEOX-20B ، نموذج لغة تلقائي 20 مليار معلمة مدربة على الوبر | [Huggingface] |
| Flan-T5 XXL | Flan-T5 هو نموذج تم ضبطه على التعليمات ، مما يعني أنه يعرض سلوكًا يشبه الرصاص عند إعطاء التعليمات كجزء من المطالبة. | [Huggingface/Google] |
| XLM-ROBERTA-XL | نموذج XLM-Roberta-XL الذي تم تدريبه مسبقًا على 2.5 تيرابايت من بيانات CommonCrawl التي تحتوي على 100 لغة. | [Huggingface] |
| GPT-J | إنه نموذج لغة سببي شبيه بـ GPT-2 مدرب على مجموعة بيانات الوبر | [Huggingface] |
| Palm-Rlhf-Pytorch | تنفيذ RLHF (التعلم التعزيز مع التعليقات البشرية) أعلى بنية النخيل. في الأساس chatgpt ولكن مع النخيل | [جيثب] |
| GPT-NEO | تنفيذ النماذج الموازية لـ GPT-2 و GPT-3 باستخدام مكتبة Mesh-TensorFlow. | [جيثب] |
| Lamda-Rlhf-Pytorch | تنفيذ Open Source قبل التدريب لـ Google Lamda في Pytorch. إضافة RLHF مماثلة ل ChatGPT. | [جيثب] |
| RLHF | تنفيذ التعلم التعزيز من ردود الفعل البشرية (RLHF) | [جيثب] |
| GLM-130B | GLM-130B: نموذج مفتوح ثنائي اللغة مسبقًا | [جيثب] |
| Mixtral-84b | Mixtral-84b هو مزيج من نموذج الخبراء (MOE) مع 8 خبراء لكل MLP. | [Huggingface] |
أجهزة الكشف عن محتوى الذكاء الاصطناعي
؟
| اسم | وصف | عنوان URL |
|---|
| مصنف نص AI | مصنف نص AI هو نموذج GPT الذي تم ضبطه ويتوقع مدى احتمال وجود نص من النص الذي تم إنشاؤه بواسطة منظمة العفو الدولية من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل chatgpt. | [Openai] |
| GPT-2 كاشف الإخراج | هذا عرض تجريبي عبر الإنترنت لنموذج كاشف الإخراج GPT-2 ، استنادًا إلى تنفيذ Roberta/Transformers. | [Huggingface] |
| كاشف Openai | مصنف الذكاء الاصطناعى للإشارة إلى النص المكتوب من الذكاء الاصطناعى (Openai Detector Python Wrapper) | [جيثب] |
دورات
؟ ؟
- chatgpt form Engineering للمطورين ، بقلم deeplearning.ai
- الهندسة السريعة لنماذج الرؤية من قبل deeplearning.ai
دروس
مقدمة للهندسة السريعة
- هندسة سريعة 101 - مقدمة وموارد
- هندسة سريعة 101
- دليل هندسة سريعة من قبل Sudalairajkumar
دليل المبتدئين لنماذج اللغة التوليدية
- دليل صديق للمبتدئين لنماذج اللغة التوليدية - دليل Lambda
- AI التوليدي مع CoHere: الجزء 1 - نموذج الطالب
أفضل الممارسات للهندسة السريعة
- أفضل الممارسات للهندسة المطالبة باستخدام API Openai
- كيف تكتب مطالبات جيدة
دليل كامل للهندسة المطالبة
- مقدمة كاملة للهندسة السريعة لنماذج اللغة الكبيرة
- دليل الهندسة الفوري: كيفية هندسة المطالبات المثالية
الجوانب الفنية للهندسة الفريدة
- 3 مبادئ للهندسة السريعة مع GPT-3
- إطار عام للهندسة المطالبة بالدردشة
- طرق البرمجة السريعة
موارد للهندسة السريعة
- مطالبات chatgpt رهيبة
- أفضل 100+ مطالبات انتشار مستقرة
- كتاب دللي المطالبة
- كتاب الطبخ Openai
- الهندسة السريعة من قبل Microsoft
مقاطع الفيديو
؟
- هندسة مطالبة بالدردشة المتقدمة
- chatgpt: 5 أسرار هندسية سريعة للمبتدئين
- CMU Advanced NLP 2022: المطالبة
- هندسة سريعة - مهنة جديدة؟
- دليل ChatGPT: 10x نتائجك بمطالبات أفضل
- نماذج اللغة والهندسة السريعة: مسح منهجي لطرق الطالبة في NLP
- هندسة سريعة 101: الإكمال التلقائي ، الصفر ، الطلقة الواحدة ، وضرب قليل من الطلقة
المجتمعات
؟
- Openai Discord
- Discordslab Discord
- تعلم المطالبة
- R/Chatgpt Discord
- Discord Midjourney
كيفية المساهمة
نرحب بالمساهمات في هذه القائمة! في الواقع ، هذا هو السبب الرئيسي الذي جعلني أنشأته - لتشجيع المساهمات وتشجيع الناس على الاشتراك في التغييرات من أجل البقاء على اطلاع بالتطورات الجديدة والمثيرة في عالم نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) والهندسة السريعة.
قبل المساهمة ، يرجى أخذ لحظة لمراجعة إرشادات المساهمة لدينا. ستساعد هذه الإرشادات في ضمان توافق مساهماتك مع أهدافنا وتلبية معاييرنا للجودة والأهمية. شكرا لك على اهتمامك بالمساهمة في هذا المشروع!
مصدر الصورة: docs.coere.ai
