Prompt Engineering ChatGPT Basics

Prompt-engineering-chatgpt-basics

? Teks -teks contoh dalam repositori dihasilkan oleh chatgpt.

Model bahasa besar adalah model pembelajaran mesin yang dilatih pada data teks dalam jumlah besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa seperti manusia. Model -model ini menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam, seperti jaringan saraf, untuk mempelajari pola dan struktur bahasa. Proses pelatihan melibatkan memberi makan model dengan sejumlah besar data teks, seperti buku, artikel, dan halaman web, untuk mempelajari pola statistik bahasa.

Prompt Engineering adalah proses merancang dan mengoptimalkan petunjuk untuk model bahasa besar (LLM) untuk mencapai tugas atau tujuan tertentu. LLMS adalah model kecerdasan buatan yang kuat yang dapat menghasilkan teks seperti manusia, dan rekayasa cepat sangat penting untuk memastikan bahwa model menghasilkan respons yang akurat dan relevan.

Teknik prompt melibatkan beberapa langkah, termasuk memilih prompt yang tepat, menyempurnakan model, dan menguji output. Klaritas penting, tetapi jelas tidak sama dengan petunjuk pendek dalam rekayasa prompt. Promptnya bisa sederhana atau kompleks, tergantung pada tugas yang ada.

Akibatnya, rekayasa cepat adalah komponen penting dari pengembangan LLM dan sangat penting untuk memastikan bahwa model menghasilkan respons yang akurat dan relevan.

Teknik yang mendorong

Teknik cepat nol-shot dan beberapa shot adalah dua cara paling populer dan efektif untuk menghasilkan teks menggunakan kecerdasan buatan. Teknik -teknik ini didasarkan pada gagasan melatih model bahasa pada sejumlah kecil data dan kemudian menggunakannya untuk menghasilkan teks berdasarkan prompt.

Teknik prompt nol-shot melibatkan penggunaan model bahasa pra-terlatih untuk menghasilkan teks tanpa pelatihan tambahan. Ini berarti bahwa model telah dilatih pada kumpulan teks besar dan dapat menghasilkan teks dalam berbagai gaya dan format. Untuk menggunakan prompt nol-shot, Anda cukup memberikan model dengan prompt dan akan menghasilkan teks berdasarkan pemahamannya tentang bahasa tersebut.

Teknik cepat beberapa shot , di sisi lain, melibatkan pelatihan model bahasa pada sejumlah kecil data sebelum menggunakannya untuk menghasilkan teks. Ini memungkinkan model untuk mempelajari pola dan gaya bahasa tertentu yang relevan dengan tugas yang dihadapi. Untuk menggunakan prompt beberapa tembakan, Anda memberikan model sedikit data pelatihan dan kemudian menggunakannya untuk menghasilkan teks berdasarkan prompt.

Teknik cepat zero-shot dan beberapa shot memiliki kelebihan dan kekurangannya. Permintaan zero-shot cepat dan mudah digunakan, tetapi mereka mungkin tidak selalu menghasilkan teks yang relevan dengan tugas yang dihadapi. Beberapa penentuan tembakan membutuhkan lebih banyak data pelatihan, tetapi mereka dapat lebih akurat dan menghasilkan teks yang lebih relevan dengan tugas tersebut.

Secara keseluruhan, teknik cepat nol-shot dan beberapa shot adalah alat yang kuat untuk menghasilkan teks menggunakan kecerdasan buatan. Dengan memahami kekuatan dan kelemahan dari setiap teknik, Anda dapat memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda dan menghasilkan teks berkualitas tinggi yang memenuhi persyaratan spesifik Anda.

Parameter prompt

Parameter suhu adalah aspek penting dari model bahasa besar (LLM) yang menentukan tingkat keacakan dan kreativitas dalam teks yang dihasilkan. Ini mengontrol tingkat ketidakpastian dalam prediksi model, memungkinkannya menghasilkan output yang lebih beragam dan bervariasi. Nilai suhu yang lebih tinggi menghasilkan respons yang lebih tidak terduga dan imajinatif, sedangkan nilai suhu yang lebih rendah menghasilkan output yang lebih konservatif dan dapat diprediksi.

Top_p adalah parameter yang digunakan dalam model bahasa besar (LLM) untuk mengontrol keragaman teks yang dihasilkan. Ini menentukan ambang probabilitas untuk memilih kata berikutnya dalam teks yang dihasilkan. Semakin tinggi nilai top_p, semakin beragam teks yang dihasilkan. Sebaliknya, nilai top_p yang lebih rendah akan menghasilkan teks yang lebih mudah diprediksi dan berulang.

Catatan: Saran umum adalah mengganti hanya satu, bukan keduanya.

Panduan Repo

1. Permintaan dasar

• 1.1 meringkas
• 1.2 Klasifikasi Teks
• 1.3 Terjemahan
• 1.4 Pembuatan Kode

2. Percakapan dengan chatgpt

Instalasi

Instal Perpustakaan Openai Python:

 !pip install openai

Perpustakaan perlu dikonfigurasi dengan kunci rahasia akun Anda. Anda dapat menemukannya di situs web ini.

Klon Repositori dari GitHub:

 $ git clone https://github.com/miraytopal/Prompt-Engineering-ChatGPT-Basics

Artikel Menengah

Anda dapat mengakses artikel medium saya tentang hal ini di sini.

? Sumber:

• Chatgpt Prompt Engineering untuk pengembang
• Panduan Teknik yang Segera
• Praktik Terbaik Untuk Teknik Segera dengan API Openai

Sumber tambahan:

Makalah:

• Teknik yang mendorong