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학습을 배우십시오

이 저장소는 최신 일반 목적 대형 언어 모델 (LLMS)과 협력하기위한 기술 및 전략 개발에 중점을 둔 신속한 엔지니어링 과정에서의 진행 상황을 문서화합니다.

배경

Chatgpt가 출시되면서 LLM은 점점 주류가되어 AI 시스템과 상호 작용하는 방식을 혁신했습니다. Chatgpt 이전에는 NLP에 Vaswani et의 "주의가 필요한 모든 것"논문을 포함 하여이 혁명의 토대를 마련한 몇 가지 주목할만한 발전이있었습니다. Al., Bert, GPT-2, GPT-3, T5, Roberta, Electra 및 Albert. 이러한 발전은 매우 중요하지만 일반 대중에게 널리 알려지지 않을 수도 있습니다. 2023 년은 생성 작업을 위해 다양한 산업 분야의 이러한 일반 목적 모델을 대량 채택하는 데 전환점이됩니다. 데이터 과학자로서 지속적인 학습은 핵심 속성이며 AI 중심 자연 언어 처리 시대에 최적의 실행 가능한 솔루션을 제공하는 데 LLM 기술의 최첨단을 유지하는 것이 필수적입니다.

코스 목표

이 과정의 주요 목표는 LLM과의 효과적인 상호 작용을위한 신속한 엔지니어링 기술을 깊이 이해하는 것입니다. 이러한 전략을 습득함으로써 자연어의 힘을 사용하여 혁신적이고 효과적이며 효율적인 솔루션을 개발하는 능력을 향상시키는 것을 목표로합니다.

저장소 구조

이 저장소는 다음 장으로 구성됩니다.

1. ? 기본 사항 : 신속한 엔지니어링 및 기본 기술 소개
2. 기본 응용 프로그램 : 신속한 엔지니어링의 간단하고 실용적인 응용
3. ? iate 대담추 중간체 : 중간 정도의 복잡성을 가진 연구 기반 PE 기술
4. ? 응용 프롬프트 : 커뮤니티 회원이 기여한 포괄적 인 PE 프로세스 연습
5. 고급 응용 프로그램 : 신속한 엔지니어링의 강력하고 복잡한 응용 프로그램
6. ⚖️ 신뢰성 : 대형 언어 모델 (LLM)의 신뢰성 향상
7. ? ️ 이미지 프롬프트 : Dalle 및 안정적인 확산과 같은 텍스트-이미지 모델을위한 신속한 엔지니어링
8. ? 프롬프트 해킹 : 프롬프트 해킹을위한 공격 및 방어 기술
9. ? 프롬프트 튜닝 : 그라디언트 기반 기술을 사용하여 프롬프트를 정제합니다
10. ? 기타 : 신속한 엔지니어링과 관련된 추가 주제 및 기술 모음