prompt engineering note

nota de ingeniería rápida

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• Video del curso-> (haga clic en el icono para reproducir)
• Leer en línea-> islinxu.github.io/prompt-ingineering-note/

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Chatgpt Ingeniería rápida de notas de aprendizaje de la ingeniería para desarrolladores (Notas de aprendizaje de ingeniería de preguntas de ChatGPT para desarrolladores)

El curso presenta brevemente cómo funcionan los modelos de idiomas, proporciona los mejores consejos para las prácticas de ingeniería y muestra cómo aplicar la API del modelo de idioma a las aplicaciones para varias tareas. Además, el curso proporciona ejemplos de código de cuaderno Jupyter, y puede usar directamente la clave API proporcionada por OpenAI para obtener resultados, para que pueda experimentarlo sin una cuenta.

En la ingeniería rápida de ChatGPT para desarrolladores, puede aprender cómo crear rápidamente nuevas aplicaciones poderosas utilizando modelos de idiomas grandes (LLM). Con la API de OpenAI, podrá construir rápidamente la capacidad de aprender innovación y crear un valor que anteriormente fuera costoso, técnico o simplemente imposible.

Este curso corto impartido por Isa Fulford (OpenAi) y Andrew Ng (Deeplearning.ai) describirán cómo funciona LLM, proporcionará las mejores prácticas para la ingeniería instantánea y demostrará cómo se utiliza la API LLM para aplicaciones para una variedad de tareas, incluyendo:

• Resumen (por ejemplo, resumir los comentarios de los usuarios para la brevedad)
• Inferencia (por ejemplo, clasificación de emociones, extracción de tema)
• Convertir texto (por ejemplo, traducción, ortografía y correcciones de gramática)
• Extensiones (por ejemplo, correos electrónicos de escritura automática)

En este curso, puede aprender dos principios clave para escribir consejos efectivos, a saber, cómo diseñar consejos sistemáticamente y aprender a construir chatbots personalizados .

Todos los conceptos se ilustran con numerosos ejemplos que pueden usarse directamente en el entorno oficial del cuaderno Jupyter para su experiencia práctica en ingeniería en tiempo real.

Contenido principal

Capítulos de curso

1. Introducción del curso
2. Pautas
3. Consejo del proyecto necesita iterativo
4. Resumen de aplicaciones (resumir)
5. Aplicación inferir (inferir)
6. Transformador
7. En expansión
8. Crea un chatbot (chatbot)
9. Conclusión

Este proyecto es una compilación de notas de estudio para los cursos de ingeniería de desarrolladores.

• 1. Use propt+chatgpt para traducir el texto original del contenido del curso (el texto completo es traducido y generado por ChatGPT, y cada capítulo proporciona comparación china-inglés);

  

• 2. Use propt+chatgpt para resumir y expandir las notas (al final de cada sección, se adjunta el efecto del resumen de chatgpt);

  

• 3. El código Jupyterbook correspondiente en el proceso de práctica se resolvió, en: jb_code (se puede ejecutar en un entorno de implementación localizado);

  

• 4. Haga un script de comando shell cli basado en el código de cuaderno (actualizado)

  python source/cli/cli_py.py --prompt " hello chatgpt " --model " gpt-3.5 " 

• 5. Una lista de proyectos relacionados con los proyectos de indicación impresionantes (en actualización): https://islinxu.github.io/prompt-ingineering-note/projects/index.html

• 6. Proyecto de juguete: implementación de chatgpt de arranque para generar Tiny-GPT (implementa un modelo GPT simple desde cero)

  • Grabado en Tiny-GPT

  

• ...

Expresiones de gratitud

• https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/
• https://github.com/openai/openai-cookbook
• https://github.com/openai/openai-python
• https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin
• https://learnwithhasan.com/prompt-ingineering-guide/