Prompt Engineering ChatGPT Basics
1.0.0
? Тексты примеров в репозитории были сгенерированы CHATGPT.
Большие языковые модели-это модели машинного обучения, которые обучаются на больших объемах текстовых данных для понимания и генерирования языка, подобного человеку. Эти модели используют методы глубокого обучения, такие как нейронные сети, для изучения моделей и структур языка. Процесс обучения включает в себя кормление модели с огромным количеством текстовых данных, такими как книги, статьи и веб -страницы, для изучения статистических моделей языка.
Обратная техника - это процесс проектирования и оптимизации подсказок для большой языковой модели (LLM) для достижения конкретных задач или целей. LLMS-это мощные модели искусственного интеллекта, которые могут генерировать человеческий текст, и быстрое инженерное проектирование имеет важное значение для обеспечения того, чтобы модель давала точные и соответствующие ответы.
Обратная техника включает в себя несколько этапов, включая выбор правильных подсказок, тонкая настройка модели и тестирование вывода. Кларичность важна, но явно не соответствует коротким подсказкам в быстрого разработки. Подсказки могут быть простыми или сложными, в зависимости от поставленной задачи.
В результате, быстрое инженерное проектирование является критически важным компонентом разработки LLM и имеет важное значение для обеспечения того, чтобы модель производила точные и соответствующие ответы.
Ноль-выстрел и несколько оперативных методов-это два из самых популярных и эффективных способов создания текста с использованием искусственного интеллекта. Эти методы основаны на идее обучения языковой модели на небольшом количестве данных, а затем используют ее для создания текста на основе подсказки.
Методы быстрого выстрела включают в себя использование предварительно обученной языковой модели для создания текста без какого-либо дополнительного обучения. Это означает, что модель уже была обучена на большом корпусе текста и может генерировать текст в различных стилях и форматах. Чтобы использовать подсказку с нулевым выстрелом, вы просто предоставляете модель подсказкой и будут генерировать текст на основе его понимания языка.
С другой стороны, несколько оперативных методов включают обучение языковой модели на небольшом количестве данных перед использованием ее для создания текста. Это позволяет модели изучать конкретные шаблоны и стили языка, которые имеют отношение к поставленной задаче. Чтобы использовать несколько выстрелов, вы предоставляете модель небольшим количеством учебных данных, а затем используете ее для генерации текста на основе подсказки.
Как нулевые, так и несколько оперативных методов имеют свои преимущества и недостатки. Подсказки с нулевым выстрелом быстро и просты в использовании, но они не всегда могут генерировать текст, который имеет отношение к поставленной задаче. Несколько выстрелов требуют больше учебных данных, но они могут быть более точными и генерировать текст, который более актуален для задачи.
В целом, как с нулевым выстрелом, так и с несколькими оперативными методами представляют собой мощные инструменты для создания текста с использованием искусственного интеллекта. Понимая сильные и слабые стороны каждой техники, вы можете выбрать тот, который лучше всего подходит для ваших потребностей и генерировать высококачественный текст, который отвечает вашим конкретным требованиям.
Параметр температуры является важным аспектом моделей крупных языков (LLMS), который определяет уровень случайности и творчества в сгенерированном тексте. Он контролирует степень неопределенности в прогнозах модели, позволяя ей производить более разнообразные и разнообразные результаты. Более высокое значение температуры приводит к более непредсказуемым и образующим ответам, в то время как более низкое температурное значение дает более консервативные и предсказуемые результаты.
TOP_P - это параметр, используемый в моделях крупных языков (LLMS) для управления разнообразием сгенерированного текста. Он определяет порог вероятности для выбора следующего слова в сгенерированном тексте. Чем выше значение top_p, тем более разнообразным будет сгенерированный текст. И наоборот, более низкое значение top_p приведет к более предсказуемому и повторяющемуся тексту.
Примечание. Общий совет - заменить только один, а не оба.
Установите библиотеку Python Openai:
!pip install openai
Библиотека должна быть настроена с секретным ключом вашей учетной записи. Вы можете найти его на этом сайте.
Клонировать репозиторий от GitHub:
$ git clone https://github.com/miraytopal/Prompt-Engineering-ChatGPT-Basics
Вы можете получить доступ к моей средней статье на эту тему здесь.
Документы:
