chatgpt prompting guide
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Leitfaden und Framework zum Erstellen von ChatGPT -Eingabeaufforderungen
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Jupyter -Code -Notizbücher für schnelle Engineering für Entwickler
In prompt Engineering für Entwickler lernen Sie, wie Sie ein großes Sprachmodell (LLM) verwenden, um schnell neue und leistungsstarke Anwendungen zu erstellen. Mit der OpenAI-API können Sie schnell Fähigkeiten erstellen, die lernen, innovativ zu sein und Wert auf eine Weise zu schaffen, die zuvor kostenintensiv, hochtechnisch oder einfach unmöglich war.
In diesem kurzen Kurs wird beschrieben, wie LLMs funktionieren, Best Practices für schnelle Engineering bereitstellen und zeigen, wie LLM -APIs in Anwendungen für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden können, einschließlich:
Darüber hinaus lernen Sie zwei wichtige Prinzipien für das Schreiben effektiver Eingabeaufforderungen, wie man systematisch gute Eingabeaufforderungen entwickelt und auch lernen, einen benutzerdefinierten Chatbot zu erstellen.
Alle Konzepte werden mit zahlreichen Beispielen veranschaulicht, mit denen Sie direkt in unserer Jupyter-Notebook-Umgebung spielen können, um praktische Erfahrungen mit promptem Engineering zu sammeln.
Das schnelle Engineering bezieht sich auf die Praxis des Entwerfens und Implementierens effektiver Aufforderungen für Modelle für natürliche Sprachgenerierung wie ChatGPT-3 und Chatgpt-4. Das Ziel der schnellen Technik ist es, hochwertige und kohärente Text zu generieren, die für eine bestimmte Aufgabe oder Anwendung relevant sind.
Das schnelle Engineering verfügt über eine breite Palette von Anwendungsfällen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
Es gibt jedoch auch einige Einschränkungen, um das Engineering zu fordern:
Insgesamt ist Proportion Engineering ein leistungsstarkes Tool, mit dem Unternehmen und Einzelpersonen schnell und effizient einen qualitativ hochwertigen Text generieren können. Es ist jedoch wichtig, sich der Einschränkungen und Best Practices für die Gestaltung und Implementierung effektiver Eingabeaufforderungen bewusst zu sein.
Um über das schnelle Engineering in ChatGPT zu erfahren, möchten Sie mehrere Schlüsselbereiche studieren. Hier finden Sie eine Liste von Themen und Ressourcen, mit denen Sie Ihr Verständnis dieses Feldes vertiefen können:
Verständnis der Grundlagen von ChatGPT-3: Bevor Sie mit schnellem Engineering eintauchen, ist es wichtig, die Grundlagen von Chatgpt-3 und wie es funktioniert. Sie können zunächst die OpenAI-Dokumentation auf ChatGPT-3 lesen, die einen Überblick über die Funktionen und Einschränkungen des Modells bietet.
Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen: Einer der wichtigsten Aspekte des schnellen Engineering ist das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen, die hochwertige Text erzeugen können. Es gibt mehrere Best Practices und Techniken, mit denen Sie effektive Eingabeaufforderungen entwerfen können. Sie können auf den GPT-3-Spielplatz des OpenAI für Beispiele für Eingabeaufforderungen zur Erzeugung verschiedener Texttypen verweisen.
Verständnis der Anwendungsfälle: Um das Potenzial von GPT-3 und sofortigem Engineering besser verstehen zu können, müssen Sie verschiedene Anwendungsfälle untersuchen, auf die sie angewendet werden können. Die OpenAI -Website enthält eine Liste von Anwendungsfällen, die Sie erkunden können.
Bewertung der Qualität des generierten Textes: Um sicherzustellen, dass die Eingabeaufforderungen, die Sie entwerfen, hochwertige Text erzeugen, müssen Sie lernen, wie Sie die Qualität des generierten Textes bewerten. Sie können sich auf den GPT-3-Spielplatz des OpenAI verweisen, um Beispiele für Bewertungen des generierten Textes anzuzeigen.
Erweiterte Themen: Sobald Sie ein gutes Verständnis für die Grundlagen haben, können Sie erweiterte Themen wie die Feinabstimmung des Modells, die Arbeit mit strukturierten Daten und die Verwendung von GPT-3 in bestimmten Anwendungen oder Kontexten untersuchen. Die OpenAI -Website enthält eine Liste von Artikeln, die diese erweiterten Themen abdecken.
Hier sind einige Ressourcen, mit denen Sie jedes dieser Themen eingehend untersuchen können:
Es gibt mehrere Tools, mit denen Sie Ihre Chatgpt -Eingabeaufforderungen verbessern können:
Vorausbildung: Sie können vor dem Trainingstechniken Ihr Modell auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne wie Projektmanagement oder Softwareentwicklung einstellen.
Datenvergrößerung: Sie können Techniken wie Backtranslation und Synonym-Austausch verwenden, um zusätzliche Daten zum Training Ihres Modells zu generieren.
Schnelloptimierung: Tools wie das Eingabeaufenthalts-Toolkit von Face können Ihnen Ihre Eingabeaufforderungen optimieren, indem Sie Änderungen vorschlagen und Metriken wie Verwirrungs- und Kohärenzwerte bereitstellen.
Auto-Completion: Tools wie OpenAIs GPT-3-Spielplatz und das Schreiben von Face mit Transformer können Vorschläge für Ihre Eingabeaufforderungen in Echtzeit zur Verfügung stellen.
Bewertung und Überwachung: Tools wie das Modell -Hub von Hugging Face können die Leistung Ihrer Eingabeaufforderungen im Laufe der Zeit bewerten und überwachen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen.
Mensch in der Schleife: Nutzung des menschlichen Feedbacks zur Verbesserung der Leistung Ihrer Chatgpt -Eingabeaufforderungen.
Vorlagen: Erstellen einer Reihe von Vorlagen oder Beispielen, die Sie problemlos verwenden und sich an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen können.
Kollaborations -Tools: Nutzung von Tools wie Google Docs und Github, um mit anderen in Ihren Aufforderungen zusammenzuarbeiten, Wissen auszutauschen und Feedback zu erhalten.
