learn prompting

Aprender prompertando

Este repositorio documenta mi progreso en un curso rápido de ingeniería, centrado en el desarrollo de técnicas y estrategias para trabajar con la última generación de modelos de lenguaje grande (LLM) de propósito general.

Fondo

Con el lanzamiento de ChatGPT, los LLM se han vuelto cada vez más convencionales, revolucionando la forma en que interactuamos con los sistemas de IA. Antes de CHATGPT, hubo varios avances notables en PNL que han sentado las bases para esta revolución, incluida el documento "La atención es todo lo que necesita" de Vaswani ET. Al., Bert, GPT-2, GPT-3, T5, Roberta, Electra y Albert. Aunque estos avances son muy importantes, es posible que no sean ampliamente conocidos por el público en general. El año 2023 marca un punto de inflexión en la adopción masiva de estos modelos de propósito general en diversas industrias para tareas generativas. Como científico de datos, el aprendizaje continuo es un atributo clave, y permanecer en la vanguardia de las técnicas de LLM es esencial para proporcionar soluciones óptimamente viables en la era del procesamiento del lenguaje natural impulsado por la IA.

Objetivo del curso

El objetivo principal de este curso es obtener una comprensión profunda de las técnicas de ingeniería rápida para una interacción efectiva con LLM. Al dominar estas estrategias, su objetivo es mejorar mi capacidad para desarrollar soluciones innovadoras, efectivas y eficientes utilizando el poder del lenguaje natural.

Estructura de repositorio

Este repositorio está organizado en los siguientes capítulos:

1. ? Conceptos básicos : Introducción a técnicas de ingeniería rápida y fundamental
2. Aplicaciones básicas : aplicaciones simples y prácticas de ingeniería rápida
3. ? ‍️ Intermedio : técnicas de PE basadas en la investigación con complejidad moderada
4. ? Solicitud aplicada : Tutorial integral del proceso PE aportados por miembros de la comunidad
5. Aplicaciones avanzadas : aplicaciones potentes y más complejas de ingeniería rápida
6. ⚖️ Confiabilidad : Mejora de la confiabilidad de los modelos de idiomas grandes (LLM)
7. ? ️ Institulación de imágenes : Ingeniería rápida para modelos de texto a imagen, como Dalle y Difusión estable
8. ? Pquitación rápida : técnicas ofensivas y defensivas para piratería rápida
9. ? Ajuste rápido : indicadores de refinación utilizando técnicas basadas en gradiente
10. ? Varios : una colección de temas y técnicas adicionales relacionadas con la ingeniería rápida