Prompt Engineering ChatGPT Basics
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Großsprachige Modelle sind maschinelles Lernenmodelle, die auf großen Mengen von Textdaten trainiert werden, um eine menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle verwenden Deep -Lern -Techniken wie neuronale Netzwerke, um die Muster und Strukturen der Sprache zu lernen. Der Schulungsprozess umfasst das Füttern des Modells mit massiven Mengen an Textdaten wie Büchern, Artikeln und Webseiten, um die statistischen Sprachmuster zu lernen.
Das schnelle Engineering ist der Prozess des Entwerfens und Optimierens von Eingabeaufforderungen für ein großes Sprachmodell (LLM), um bestimmte Aufgaben oder Ziele zu erreichen. LLMs sind leistungsstarke Modelle für künstliche Intelligenz, die menschlichen Text erzeugen können, und es ist wichtig, dass das Modell genaue und relevante Antworten erzeugt.
Die schnelle Engineering umfasst mehrere Schritte, einschließlich der Auswahl der richtigen Eingabeaufforderungen, der Feinabstimmung des Modells und der Prüfung der Ausgabe. Die Klarität ist wichtig, entspricht jedoch eindeutig nicht mit kurzen Eingabeaufforderungen in der schnellen Engineering. Die Eingabeaufforderungen können je nach der jeweiligen Aufgabe einfach oder komplex sein.
Infolgedessen ist Proportion Engineering ein kritischer Bestandteil der LLM -Entwicklung und ist wichtig, um sicherzustellen, dass das Modell genaue und relevante Antworten erzeugt.
Null-Shot- und wenige Schuss-Eingabeaufforderungstechniken sind zwei der beliebtesten und effektivsten Möglichkeiten, um Text mit künstlicher Intelligenz zu generieren. Diese Techniken basieren auf der Idee, ein Sprachmodell mit einer geringen Datenmenge zu trainieren und anschließend einen Text basierend auf einer Eingabeaufforderung zu generieren.
Ein Eingabeaufforderung mit Null-Shot-Techniken umfasst die Verwendung eines vorgeborenen Sprachmodells, um Text ohne zusätzliches Training zu generieren. Dies bedeutet, dass das Modell bereits auf einem großen Textkorpus trainiert wurde und Text in verschiedenen Stilen und Formaten erzeugen kann. Um eine Eingabeaufforderung mit Null-Shot zu verwenden, stellen Sie dem Modell einfach eine Eingabeaufforderung zur Verfügung, und es generiert Text basierend auf dem Verständnis der Sprache.
Bei wenigen Schuss-Eingabeaufforderungen hingegen beinhaltet das Training eines Sprachmodells für eine kleine Datenmenge, bevor es zum Generieren von Text verwendet wird. Auf diese Weise kann das Modell bestimmte Muster und Sprachstile lernen, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Um eine Eingabeaufforderung zu verwenden, stellen Sie dem Modell eine geringe Anzahl von Trainingsdaten zur Verfügung und verwenden sie dann, um Text basierend auf einer Eingabeaufforderung zu generieren.
Sowohl Null-Shot- als auch wenige Schuss-Eingabeaufforderungstechniken haben ihre Vor- und Nachteile. Null-Shot-Eingabeaufforderungen sind schnell und einfach zu bedienen, erzeugen jedoch möglicherweise nicht immer Text, der für die jeweilige Aufgabe relevant ist. Nur wenige Schussanforderungen erfordern mehr Trainingsdaten, können jedoch genauer sein und Text generieren, der für die Aufgabe relevanter ist.
Insgesamt sind sowohl Zero-Shot- als auch wenige Schuss-Eingabeaufforderungstechniken leistungsstarke Tools zum Generieren von Text mit künstlicher Intelligenz. Durch das Verständnis der Stärken und Schwächen jeder Technik können Sie die für Ihre Bedürfnisse am besten geeigneten auswählen und hochwertige Text erzeugen, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.
Der Temperaturparameter ist ein entscheidender Aspekt von Großsprachenmodellen (LLMs), der das Ausmaß der Zufälligkeit und Kreativität im erzeugten Text bestimmt. Es kontrolliert den Grad der Unsicherheit in den Vorhersagen des Modells und ermöglicht es, vielfältigere und unterschiedlichere Ausgaben zu erzeugen. Ein höherer Temperaturwert führt zu unvorhersehbaren und fantasieen Reaktionen, während ein niedrigerer Temperaturwert konservativere und vorhersehbare Ausgaben erzeugt.
TOP_P ist ein Parameter, der in großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet wird, um die Vielfalt des generierten Textes zu steuern. Es bestimmt den Wahrscheinlichkeitsschwellenwert für die Auswahl des nächsten Wortes im generierten Text. Je höher der top_p -Wert ist, desto vielfältiger wird der generierte Text sein. Umgekehrt führt ein niedrigerer top_p -Wert zu vorhersehbareren und sich wiederholenden Text.
Hinweis: Der allgemeine Rat ist, nur einen zu ersetzen, nicht beides.
Installieren Sie die OpenAI Python Library:
!pip install openai
Die Bibliothek muss mit dem geheimen Schlüssel Ihres Kontos konfiguriert werden. Sie finden es auf dieser Website.
Klonen Sie das Repository von Github:
$ git clone https://github.com/miraytopal/Prompt-Engineering-ChatGPT-Basics
Hier können Sie auf meinen mittleren Artikel zu diesem Thema zugreifen.
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