Prompt Engineering ChatGPT Basics
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? ChatGPT generó los textos de los ejemplos en el repositorio.
Los modelos de idiomas grandes son modelos de aprendizaje automático que están capacitados en grandes cantidades de datos de texto para comprender y generar un lenguaje humano. Estos modelos utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, para aprender los patrones y estructuras del lenguaje. El proceso de capacitación implica alimentar el modelo con cantidades masivas de datos de texto, como libros, artículos y páginas web, para aprender los patrones estadísticos del lenguaje.
La ingeniería rápida es el proceso de diseño y optimización de indicaciones para un modelo de lenguaje grande (LLM) para lograr tareas u objetivos específicos. Los LLM son poderosos modelos de inteligencia artificial que pueden generar texto similar al humano, y la ingeniería rápida es esencial para garantizar que el modelo produzca respuestas precisas y relevantes.
La ingeniería rápida implica varios pasos, incluida la selección de las indicaciones correctas, el ajuste fino del modelo y probar la salida. La claridad es importante, pero claramente no equivale a las indicaciones cortas en la ingeniería inmediata. Las indicaciones pueden ser simples o complejas, dependiendo de la tarea en cuestión.
Como resultado, la ingeniería rápida es un componente crítico del desarrollo de LLM y es esencial para garantizar que el modelo produzca respuestas precisas y relevantes.
Las técnicas indicadas de disparo cero y pocos disparos son dos de las formas más populares y efectivas de generar texto utilizando inteligencia artificial. Estas técnicas se basan en la idea de capacitar a un modelo de idioma en una pequeña cantidad de datos y luego usarlos para generar texto basado en un aviso.
Las técnicas de inmediato de disparo cero implican el uso de un modelo de lenguaje previamente capacitado para generar texto sin ninguna capacitación adicional. Esto significa que el modelo ya ha sido entrenado en un gran corpus de texto y puede generar texto en una variedad de estilos y formatos. Para usar un mensaje de disparo cero, simplemente proporcione al modelo un mensaje y generará texto en función de su comprensión del lenguaje.
Las técnicas indicadas de pocos disparos , por otro lado, implican capacitar un modelo de lenguaje en una pequeña cantidad de datos antes de usarlo para generar texto. Esto permite que el modelo aprenda patrones y estilos de lenguaje específicos que son relevantes para la tarea en cuestión. Para utilizar un mensaje de pocos disparos, proporciona al modelo una pequeña cantidad de datos de capacitación y luego lo usa para generar texto basado en un aviso.
Tanto las técnicas de inmediato y pocos disparos tienen sus ventajas y desventajas. Las indicaciones de shot cero son rápidas y fáciles de usar, pero no siempre generan texto que sea relevante para la tarea en cuestión. Pocos indicaciones requieren más datos de capacitación, pero pueden ser más precisos y generar texto que sea más relevante para la tarea.
En general, tanto las técnicas indicadas de disparo cero y pocos disparos son herramientas poderosas para generar texto utilizando inteligencia artificial. Al comprender las fortalezas y debilidades de cada técnica, puede elegir el que se adapte mejor a sus necesidades y generar texto de alta calidad que cumpla con sus requisitos específicos.
El parámetro de temperatura es un aspecto crucial de los modelos de lenguaje grande (LLM) que determina el nivel de aleatoriedad y creatividad en el texto generado. Controla el grado de incertidumbre en las predicciones del modelo, lo que le permite producir resultados más diversos y variados. Un valor de temperatura más alto da como resultado respuestas más impredecibles e imaginativas, mientras que un valor de temperatura más bajo produce resultados más conservadores y predecibles.
TOP_P es un parámetro utilizado en modelos de idiomas grandes (LLM) para controlar la diversidad del texto generado. Determina el umbral de probabilidad para seleccionar la siguiente palabra en el texto generado. Cuanto mayor sea el valor TOP_P, más diverso será el texto generado. Por el contrario, un valor TOP_P más bajo dará como resultado un texto más predecible y repetitivo.
Nota: El consejo general es reemplazar solo uno, no ambos.
Instale la biblioteca OpenAi Python:
!pip install openai
La biblioteca debe configurarse con la clave secreta de su cuenta. Puede encontrarlo en este sitio web.
Clon el repositorio de GitHub:
$ git clone https://github.com/miraytopal/Prompt-Engineering-ChatGPT-Basics
Puede acceder a mi artículo mediano sobre este tema aquí.
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