chatgpt prompting guide

chatgpt 프롬프트 제작을위한 안내서 및 프레임 워크

이 repo는 @christerjohansson에 의해 개발되었습니다.

개발자를위한 신속한 엔지니어링

개발자를위한 신속한 엔지니어링을위한 Jupyter Code Notebook

개발자를위한 신속한 엔지니어링에서는 LLM (Large Language Model)을 사용하여 새롭고 강력한 응용 프로그램을 신속하게 구축하는 방법을 배웁니다. OpenAI API를 사용하면 비용이 많이 들고, 기술적이거나, 단순히 불가능한 방식으로 혁신하고 가치를 창출하는 법을 배우는 기능을 신속하게 구축 할 수 있습니다.

이 짧은 과정은 LLM의 작동 방식을 설명하고, 신속한 엔지니어링을위한 모범 사례를 제공하며, LLM API가 다음을 포함한 다양한 작업에 응용 프로그램에서 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다.

• 요약 (예 : Brevity에 대한 사용자 리뷰 요약)
• 추론 (예 : 감정 분류, 주제 추출)
• 텍스트 변환 (예 : 번역, 철자 및 문법 교정)
• 확장 (예 : 자동으로 이메일 작성)

또한 효과적인 프롬프트를 작성하기위한 두 가지 주요 원칙, 좋은 프롬프트를 체계적으로 설계하고 사용자 정의 챗봇을 만드는 법을 배울 수 있습니다.

모든 개념은 수많은 예제로 설명되며, Jupyter 노트북 환경에서 직접 놀 수있어 신속한 엔지니어링에 대한 실무 경험을 얻을 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 : 설명

신속한 엔지니어링은 ChatGpt-3 및 ChatGpt-4와 같은 자연 언어 생성 모델에 대한 효과적인 프롬프트를 설계하고 구현하는 것을 말합니다. 신속한 엔지니어링의 목표는 특정 작업 또는 응용 프로그램과 관련된 고품질 및 일관된 텍스트를 생성하는 것입니다.

프롬프트 엔지니어링에는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 광범위한 사용 사례가 있습니다.

• Content Generation : ChatGpt는 기사, 블로그 게시물 및 제품 설명과 같은 고품질 컨텐츠를 생성하는 데 사용하여 비즈니스 및 조직의 시간과 리소스를 절약 할 수 있습니다.
• 언어 이해 : Chatgpt는 챗봇, 가상 어시스턴트 및 기타 언어 기반 응용 프로그램에 대한 자연 언어 응답을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
• 창의적 글쓰기 : Chatgpt는 짧은 이야기,시 및 기타 형태의 창의적인 글을 생성하는 데 사용될 수 있으며, 이는 작가가 상상력을 활용하고 새로운 아이디어를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 비즈니스 및 금융 : ChatGpt는 재무 보고서 요약, 재무 예측 생성 및 비즈니스 제안서 작성과 같은 작업에 사용될 수 있습니다.

그러나 프롬프트 엔지니어링에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

• 생성 된 텍스트의 품질 : Chatgpt는 고품질 텍스트를 생성 할 수 있지만 모델에서 생성 된 텍스트의 품질은 프롬프트의 품질에 따라 다릅니다. 고품질 텍스트를 생성 할 수있는 효과적인 프롬프트를 설계하는 것이 중요합니다.
• 생성 된 텍스트의 관련성 : chatgpt에 의해 생성 된 텍스트는 프롬프트가 제공 한 입력을 기반으로합니다. 프롬프트가 잘 설계되지 않은 경우 생성 된 텍스트는 작업 또는 응용 프로그램과 관련이 없을 수 있습니다.
• 편견 : ChatGpt는 인터넷의 대규모 텍스트 데이터 세트에서 편견이 포함될 수 있습니다. 이러한 편견을 알고 프롬프트를 설계 할 때이를 완화하기위한 조치를 취하는 것이 중요합니다.
• 크기 및 비용 : Chatgpt는 큰 모델이며 상당한 계산 자원이 필요하며 비용이 많이들 수 있습니다. 프롬프트를 설계하고 구현할 때 필요한 비용과 리소스를 고려하는 것이 중요합니다.

전반적으로 Prompt Engineering은 조직과 개인이 고품질 텍스트를 빠르고 효율적으로 생성 할 수 있도록 강력한 도구입니다. 그러나 효과적인 프롬프트를 설계하고 구현하기위한 한계와 모범 사례를 알고 있어야합니다.

신속한 공학 학습 : 공부해야 할 사항

ChatGpt의 신속한 엔지니어링에 대해 배우려면 공부하고 싶은 몇 가지 주요 영역이 있습니다. 다음은이 분야에 대한 이해를 심화시키는 데 사용할 수있는 주제 및 리소스 목록입니다.

1. ChatGpt-3의 기본 사항 이해 : 신속한 엔지니어링으로 뛰어 들기 전에 ChatGpt-3의 기본 사항과 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다. Model의 기능 및 제한 사항에 대한 개요를 제공하는 ChatGpt-3에서 OpenAI 문서를 읽는 것으로 시작할 수 있습니다.

2. 효과적인 프롬프트 설계 : 신속한 엔지니어링의 주요 측면 중 하나는 고품질 텍스트를 생성 할 수있는 효과적인 프롬프트를 설계하는 것입니다. 효과적인 프롬프트를 설계하는 데 사용할 수있는 몇 가지 모범 사례와 기술이 있습니다. 다른 유형의 텍스트를 생성하는 데 사용되는 프롬프트의 예는 OpenAI의 GPT-3 놀이터를 참조 할 수 있습니다.

3. 유스 케이스 이해 : GPT-3 및 프롬프트 엔지니어링의 잠재력을 더 잘 이해하려면 적용 할 수있는 다양한 사용 사례를 탐색해야합니다. OpenAI 웹 사이트에는 탐색 할 수있는 사용 사례 목록이 있습니다.

4. 생성 된 텍스트의 품질 평가 : 디자인 한 프롬프트가 고품질 텍스트를 생성하도록하려면 생성 된 텍스트의 품질을 평가하는 방법을 배워야합니다. OpenAI의 GPT-3 놀이터를 참조하여 생성 된 텍스트 평가의 예를 볼 수 있습니다.

5. 고급 주제 : 기본 사항을 잘 이해하면 모델 미세 조정, 구조화 된 데이터 작업 및 특정 응용 프로그램 또는 컨텍스트에서 GPT-3을 사용하는 것과 같은 고급 주제를 탐색 할 수 있습니다. OpenAI 웹 사이트에는 이러한 고급 주제를 다루는 기사 목록이 있습니다.

다음은 이러한 각 주제를 더 깊이 연구하는 데 사용할 수있는 리소스입니다.

• chatgpt-3의 Openai 문서 : https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3
• Openai의 GPT-3 놀이터 : https://beta.openai.com/playground/gpt-3
• Openai의 GPT-3 사용 사례 : https://openai.com/use-cases/gpt-3-use-cases/
• Openai의 GPT-3 미세 조정 : https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/fine-tuning
• 구조화 된 데이터가 포함 된 Openai의 GPT-3 : https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides/structured-data
• 특정 응용 프로그램 또는 컨텍스트에서 Openai의 GPT-3 : https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides

프롬프트를 개선하는 도구

chatgpt 프롬프트를 개선하는 데 도움이되는 몇 가지 도구가 있습니다.

1. 사전 훈련 : 사전 훈련 기술을 사용하여 프로젝트 관리 또는 소프트웨어 개발과 같은 특정 작업 또는 도메인에서 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

2. 데이터 확대 : 배송 및 동의어 교체와 같은 기술을 사용하여 추가 데이터를 생성하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

3. 프롬프트 최적화 : Hugging Face의 Prompt-Toolkit과 같은 도구를 사용하면 수정을 제안하고 당황 및 일관성 점수와 같은 지표를 제공하여 프롬프트를 최적화 할 수 있습니다.

4. 자동 완성 : OpenAi의 GPT-3 놀이터 및 트랜스포머와의 Hugging Face의 쓰기와 같은 도구는 프롬프트에 대한 실시간 자동 완성 제안을 제공 할 수 있습니다.

5. 평가 및 모니터링 : Hugging Face의 모델 허브와 같은 도구를 사용하면 시간이 지남에 따라 프롬프트의 성능을 평가하고 모니터링하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

6. 루프의 인간 : chatgpt 프롬프트의 성능을 향상시키기 위해 사람의 피드백을 활용합니다.

7. 템플릿 : 특정 사용 사례를 쉽게 사용할 수 있고 적응할 수있는 템플릿 세트 또는 예제를 작성합니다.

8. 협업 도구 : Google Docs 및 Github와 같은 도구를 활용하여 프롬프트에서 다른 사람들과 협력하고 지식을 공유하며 피드백을받습니다.