Prompt Engineering ChatGPT Basics
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? Os textos dos exemplos no repositório foram gerados pelo ChatGPT.
Modelos de idiomas grandes são modelos de aprendizado de máquina que são treinados em grandes quantidades de dados de texto para entender e gerar linguagem humana. Esses modelos usam técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais, para aprender os padrões e estruturas da linguagem. O processo de treinamento envolve alimentar o modelo com grandes quantidades de dados de texto, como livros, artigos e páginas da Web, para aprender os padrões estatísticos da linguagem.
A engenharia imediata é o processo de projetar e otimizar os avisos para um grande modelo de idioma (LLM) para alcançar tarefas ou objetivos específicos. Os LLMs são poderosos modelos de inteligência artificial que podem gerar texto do tipo humano, e a engenharia imediata é essencial para garantir que o modelo produza respostas precisas e relevantes.
A engenharia rápida envolve várias etapas, incluindo a seleção dos avisos certos, ajustando o modelo e testar a saída. A esclarecimento é importante, mas claramente não equivale a avisos curtos na engenharia imediata. Os avisos podem ser simples ou complexos, dependendo da tarefa em questão.
Como resultado, a engenharia rápida é um componente crítico do desenvolvimento do LLM e é essencial para garantir que o modelo produza respostas precisas e relevantes.
As técnicas de prompt de tiro zero e poucas fotos são duas das maneiras mais populares e eficazes de gerar texto usando inteligência artificial. Essas técnicas são baseadas na idéia de treinar um modelo de idioma em uma pequena quantidade de dados e, em seguida, usá -los para gerar texto com base em um prompt.
Técnicas de prompt de tiro zero envolvem o uso de um modelo de idioma pré-treinado para gerar texto sem treinamento adicional. Isso significa que o modelo já foi treinado em um grande corpus de texto e pode gerar texto em vários estilos e formatos. Para usar um prompt de tiro zero, basta fornecer ao modelo um prompt e ele gerará texto com base no entendimento do idioma.
Técnicas de prompt de poucas fotos , por outro lado, envolvem o treinamento de um modelo de idioma em uma pequena quantidade de dados antes de usá-los para gerar texto. Isso permite que o modelo aprenda padrões e estilos específicos de linguagem relevantes para a tarefa em questão. Para usar um prompt de poucos anos, você fornece ao modelo uma pequena quantidade de dados de treinamento e o usa para gerar texto com base em um prompt.
Técnicas de prompts de tiro zero e de poucos tiro têm suas vantagens e desvantagens. Os avisos de tiro zero são rápidos e fáceis de usar, mas nem sempre podem gerar texto relevante para a tarefa em questão. Prompts de poucos anos exigem mais dados de treinamento, mas podem ser mais precisos e gerar texto mais relevante para a tarefa.
No geral, as técnicas de prompt de tiro zero e poucos tiro são ferramentas poderosas para gerar texto usando inteligência artificial. Ao entender os pontos fortes e fracos de cada técnica, você pode escolher o que é mais adequado às suas necessidades e gerar texto de alta qualidade que atenda aos seus requisitos específicos.
O parâmetro de temperatura é um aspecto crucial de grandes modelos de linguagem (LLMs) que determina o nível de aleatoriedade e criatividade no texto gerado. Ele controla o grau de incerteza nas previsões do modelo, permitindo produzir saídas mais diversas e variadas. Um valor de temperatura mais alto resulta em respostas mais imprevisíveis e imaginativas, enquanto um valor de temperatura mais baixo produz resultados mais conservadores e previsíveis.
TOP_P é um parâmetro usado em grandes modelos de linguagem (LLMS) para controlar a diversidade de texto gerado. Ele determina o limite de probabilidade para selecionar a próxima palavra no texto gerado. Quanto maior o valor TOP_P, mais diversificado será o texto gerado. Por outro lado, um valor TOP_P mais baixo resultará em texto mais previsível e repetitivo.
Nota: O conselho geral é substituir apenas um, não ambos.
Instale a biblioteca OpenAI Python:
!pip install openai
A biblioteca precisa ser configurada com a chave secreta da sua conta. Você pode encontrá -lo neste site.
Clone o repositório do GitHub:
$ git clone https://github.com/miraytopal/Prompt-Engineering-ChatGPT-Basics
Você pode acessar meu artigo médio sobre este assunto aqui.
Papéis:
