chatgpt prompting guide

Panduan dan kerangka kerja untuk membuat chatgpt prompt

Repo ini dikembangkan oleh @christerjohansson ikuti atau terhubung dengan saya di linkedin saya

Teknik yang cepat untuk pengembang

Jupyter Code Notebooks for Prompt Engineering untuk pengembang

Dalam rekayasa cepat untuk pengembang, Anda akan belajar cara menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk dengan cepat membangun aplikasi baru dan kuat. Menggunakan API OpenAI, Anda dapat dengan cepat membangun kemampuan yang belajar berinovasi dan menciptakan nilai dengan cara yang mahal, sangat teknis, atau tidak mungkin sebelum sekarang.

Kursus singkat ini akan menjelaskan cara kerja LLMS, memberikan praktik terbaik untuk rekayasa cepat, dan menunjukkan bagaimana API LLM dapat digunakan dalam aplikasi untuk berbagai tugas, termasuk:

• Meringkas (misalnya, merangkum ulasan pengguna untuk singkatnya)
• Menyimpulkan (misalnya, klasifikasi sentimen, ekstraksi topik)
• Transforming Text (misalnya, terjemahan, pengejaan & koreksi tata bahasa)
• Memperluas (misalnya, secara otomatis menulis email)

Selain itu, Anda akan mempelajari dua prinsip utama untuk menulis permintaan yang efektif, bagaimana cara merekayasa petunjuk yang baik secara sistematis, dan juga belajar membangun chatbot khusus.

Semua konsep diilustrasikan dengan banyak contoh, yang dapat Anda mainkan secara langsung di lingkungan notebook Jupyter kami untuk mendapatkan pengalaman langsung dengan rekayasa cepat.

Teknik cepat: Dijelaskan

Teknik yang cepat mengacu pada praktik merancang dan mengimplementasikan permintaan yang efektif untuk model generasi bahasa alami, seperti ChatGPT-3 dan ChatGPT-4. Tujuan dari rekayasa cepat adalah untuk menghasilkan teks berkualitas tinggi dan koheren yang relevan dengan tugas atau aplikasi tertentu.

Teknik cepat memiliki berbagai kasus penggunaan, termasuk tetapi tidak terbatas pada:

• Pembuatan Konten: ChatGPT dapat digunakan untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi, seperti artikel, posting blog, dan deskripsi produk, yang dapat menghemat waktu dan sumber daya untuk bisnis dan organisasi.
• Pemahaman Bahasa: ChatGPT dapat digunakan untuk menghasilkan tanggapan bahasa alami untuk chatbots, asisten virtual, dan aplikasi berbasis bahasa lainnya.
• Penulisan Kreatif: Chatgpt dapat digunakan untuk menghasilkan cerita pendek, puisi, dan bentuk lain dari penulisan kreatif, yang dapat membantu penulis memanfaatkan imajinasi mereka dan menghasilkan ide -ide baru.
• Bisnis dan Keuangan: ChatGPT dapat digunakan untuk tugas -tugas seperti meringkas laporan keuangan, menciptakan perkiraan keuangan, dan menulis proposal bisnis.

Namun, ada juga beberapa keterbatasan untuk mendorong rekayasa:

• Kualitas teks yang dihasilkan: Sementara chatgpt dapat menghasilkan teks berkualitas tinggi, kualitas teks yang dihasilkan oleh model tergantung pada kualitas petunjuk. Penting untuk merancang petunjuk efektif yang dapat menghasilkan teks berkualitas tinggi.
• Relevansi teks yang dihasilkan: Teks yang dihasilkan oleh ChatGPT didasarkan pada input yang disediakan oleh prompt. Jika prompt tidak dirancang dengan baik, teks yang dihasilkan mungkin tidak relevan dengan tugas atau aplikasi.
• Bias: ChatGPT telah dilatih pada set data teks yang besar dari Internet, yang mungkin termasuk bias. Penting untuk menyadari bias ini dan mengambil langkah -langkah untuk mengurangi mereka saat merancang petunjuk.
• Ukuran dan Biaya: ChatGPT adalah model besar dan membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, yang bisa mahal. Penting untuk mempertimbangkan biaya dan sumber daya yang diperlukan saat merancang dan mengimplementasikan petunjuk.

Secara keseluruhan, Prompt Engineering adalah alat yang ampuh yang dapat membantu organisasi dan individu menghasilkan teks berkualitas tinggi dengan cepat dan efisien. Namun, penting untuk menyadari keterbatasan dan praktik terbaik untuk merancang dan mengimplementasikan petunjuk yang efektif.

Pelajari Teknik Segera: Apa yang harus dipelajari

Untuk belajar tentang rekayasa cepat di chatgpt, ada beberapa bidang utama yang mungkin ingin Anda pelajari. Berikut adalah daftar topik dan sumber daya yang dapat Anda gunakan untuk memperdalam pemahaman Anda tentang bidang ini:

1. Memahami dasar-dasar chatgpt-3: Sebelum menyelam ke rekayasa cepat, penting untuk memahami dasar-dasar chatgpt-3 dan cara kerjanya. Anda dapat mulai dengan membaca dokumentasi OpenAI di ChatGPT-3, yang memberikan gambaran tentang kemampuan dan keterbatasan model.

2. Merancang permintaan yang efektif: Salah satu aspek utama dari rekayasa cepat adalah merancang petunjuk efektif yang dapat menghasilkan teks berkualitas tinggi. Ada beberapa praktik dan teknik terbaik yang dapat Anda gunakan untuk merancang petunjuk yang efektif. Anda dapat merujuk ke taman bermain GPT-3 Openai untuk contoh-contoh petunjuk yang digunakan untuk menghasilkan berbagai jenis teks.

3. Memahami kasus penggunaan: Untuk dapat lebih memahami potensi GPT-3 dan rekayasa cepat, Anda perlu menjelajahi berbagai kasus penggunaan yang dapat diterapkan. Situs web OpenAI memiliki daftar kasus penggunaan yang dapat Anda jelajahi.

4. Mengevaluasi kualitas teks yang dihasilkan: Untuk memastikan bahwa petunjuk yang Anda desain menghasilkan teks berkualitas tinggi, Anda perlu belajar cara mengevaluasi kualitas teks yang dihasilkan. Anda dapat merujuk ke taman bermain GPT-3 Openai untuk melihat contoh evaluasi teks yang dihasilkan.

5. Topik Lanjutan: Setelah Anda memiliki pemahaman yang baik tentang dasar-dasarnya, Anda dapat mengeksplorasi topik-topik canggih seperti menyempurnakan model, bekerja dengan data terstruktur, dan menggunakan GPT-3 dalam aplikasi atau konteks tertentu. Situs web OpenAI memiliki daftar artikel yang mencakup topik -topik canggih ini.

Berikut adalah beberapa sumber daya yang dapat Anda gunakan untuk mempelajari masing -masing topik ini secara lebih mendalam:

• Dokumentasi OpenAI di chatgpt-3: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3
• Openai's GPT-3 Playground: https://beta.openai.com/playground/gpt-3
• Kasus Penggunaan GPT-3 Openai: https://openai.com/use-cases/gpt-3-use-cases/
• Fine-tuning GPT-3 Openai: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/fine-tuning
• Openai's GPT-3 dengan data terstruktur: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides/structured-data
• Openai's GPT-3 dalam aplikasi atau konteks tertentu: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides

Alat untuk meningkatkan petunjuk

Ada beberapa alat yang dapat membantu meningkatkan petunjuk chatgpt Anda:

1. Pra-pelatihan: Anda dapat menggunakan teknik pra-pelatihan untuk menyempurnakan model Anda pada tugas atau domain tertentu, seperti manajemen proyek atau pengembangan perangkat lunak.

2. Augmentasi data: Anda dapat menggunakan teknik seperti translasi belakang dan penggantian sinonim untuk menghasilkan data tambahan untuk melatih model Anda.

3. Optimalisasi yang cepat: Alat-alat seperti Toolkit Prompt Hugging Face dapat membantu Anda mengoptimalkan petunjuk Anda dengan menyarankan modifikasi dan memberikan metrik seperti skor kebingungan dan koherensi.

4. Penelusuran otomatis: Alat-alat seperti taman bermain GPT-3 Openai dan Writing With Transformer Face dapat memberikan saran pelengkapan otomatis real-time untuk petunjuk Anda.

5. Mengevaluasi dan Pemantauan: Alat seperti HUB Model Hugging Face memungkinkan Anda untuk mengevaluasi dan memantau kinerja petunjuk Anda dari waktu ke waktu, dan membuat penyesuaian seperlunya.

6. Manusia di loop: Memanfaatkan umpan balik manusia untuk meningkatkan kinerja petunjuk chatgpt Anda.

7. Templat: Membuat satu set templat atau contoh yang dapat Anda gunakan dengan mudah dan beradaptasi dengan kasing khusus Anda.

8. Alat Kolaborasi: Memanfaatkan alat seperti Google Documents dan GitHub untuk berkolaborasi dengan orang lain dengan petunjuk Anda, berbagi pengetahuan, dan mendapatkan umpan balik.