Awesome Prompt Engineering

วิศวกรรมพร้อมที่ยอดเยี่ยม? ‍♂

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีทรัพยากรที่ดูแลด้วยมือสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็วโดยมุ่งเน้นไปที่หม้อแปลงไฟฟ้าที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน (GPT), CHATGPT, Palm ฯลฯ

   Prompt Engineering Course is coming soon..

สารบัญ

• เอกสาร
• เครื่องมือและรหัส
• APIs
• ชุดข้อมูล
• แบบจำลอง
• เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI
• เกี่ยวกับการศึกษา
  • หลักสูตร
  • บทเรียน
• วิดีโอ
• หนังสือ
• ชุมชน
• วิธีการมีส่วนร่วม

เอกสาร

-

• เทคนิควิศวกรรมที่รวดเร็ว :

  • การทำเหมืองข้อความสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็ว: กราฟความรู้แบบเปิดข้อความเสร็จสิ้นผ่าน PLMS [2023] (ACL)
  • แคตตาล็อกรูปแบบที่รวดเร็วเพื่อปรับปรุงวิศวกรรมที่รวดเร็วด้วย chatgpt [2023] (arxiv)
  • พรอมต์ยากทำให้ง่าย: การเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่ต่อเนื่องตามการไล่ระดับสีสำหรับการปรับจูนและการค้นพบ [2023] (arxiv)
  • การแจ้งเตือนสังเคราะห์: การสร้างการสาธิตห่วงโซ่ที่คิดสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ [2023] (arxiv)
  • พรอมต์แบบก้าวหน้า: การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องสำหรับแบบจำลองภาษา [2023] (arxiv)
  • การแจ้งเตือนแบทช์: การอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพด้วย LLM APIs [2023] (arxiv)
  • การกระตุ้นเตือนต่อเนื่องสำหรับคำถามที่ซับซ้อน [2022] (arxiv)
  • การแจ้งเตือนที่มีโครงสร้าง: การปรับขนาดการเรียนรู้ในบริบทเป็น 1,000 ตัวอย่าง [2022] (arxiv)
  • แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นวิศวกรที่มีระดับมนุษย์ [2022] (arxiv)
  • ถามฉันทุกอย่าง: กลยุทธ์ง่ายๆสำหรับการแจ้งรูปแบบภาษา [2022] (arxiv)
  • กระตุ้น GPT-3 ให้เชื่อถือได้ในปี 2022
  • การกระตุ้นด้วยซ้ำ: วิธีการแบบแยกส่วนสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน [2022] (arxiv)
  • พรอมต์เชน: การผูกมัดแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่พร้อมผ่านการเขียนโปรแกรมด้วยภาพ [2022] (arxiv)
  • การตรวจสอบวิศวกรรมที่รวดเร็วในรูปแบบการแพร่กระจาย [2022] (arxiv)
  • แสดงผลงานของคุณ: Scratchpads สำหรับการคำนวณระดับกลางด้วยแบบจำลองภาษา [2021] (arxiv)
  • reframing คำแนะนำการให้คำแนะนำเป็นภาษาของ GPTK [2021] (arxiv)
  • คำสั่งที่ได้รับคำสั่งอย่างน่าอัศจรรย์และสถานที่ที่จะหาได้: การเอาชนะความไวต่อคำสั่งไม่กี่ครั้ง [2021] (arxiv)
  • กำลังของสเกลสำหรับการปรับแต่งพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด [2021] (arxiv)
  • การเขียนโปรแกรมที่รวดเร็วสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่: นอกเหนือจากกระบวนทัศน์ไม่กี่นัด [2021] (arxiv)
  • คำนำหน้าการปรับแต่ง: การเพิ่มประสิทธิภาพการแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องสำหรับรุ่น [2021] (arxiv)

• การใช้เหตุผลและการเรียนรู้ในบริบท :

  • การใช้เหตุผลแบบหลายรูปแบบในรูปแบบภาษา [2023] (arxiv)
  • ในความคิดที่สองอย่าคิดทีละขั้นตอน! อคติและความเป็นพิษในการใช้เหตุผลแบบศูนย์-ช็อต [2022] (arxiv)
  • ตอบสนอง: การรวมเหตุผลและการทำหน้าที่ในรูปแบบภาษา [2022] (arxiv)
  • แบบจำลองภาษาเป็นเหตุผลที่โลภ: การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการอย่างเป็นระบบของห่วงโซ่ของความคิด [2022] (arxiv)
  • ล่วงหน้าของการทำให้แบบจำลองภาษามีเหตุผลดีขึ้น [2022] (arxiv)
  • แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นเหตุผลที่ไม่มีการยิง [2022] (arxiv)
  • การให้เหตุผลเช่นโปรแกรมผู้บริหาร [2022] (arxiv)
  • ความสม่ำเสมอของตนเองช่วยปรับปรุงห่วงโซ่การให้เหตุผลทางความคิดในรูปแบบภาษา [2022] (arxiv)
  • ทบทวนบทบาทของการสาธิต: สิ่งที่ทำให้การเรียนรู้ในบริบท? [2022] (arxiv)
  • เรียนรู้ที่จะอธิบาย: การใช้เหตุผลหลายรูปแบบผ่านโซ่ความคิดสำหรับคำถามทางวิทยาศาสตร์ตอบ [2022] (arxiv)
  • ห่วงโซ่แห่งความคิดกระตุ้นให้เกิดการให้เหตุผลในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ [2021] (arxiv)
  • สร้างความรู้ที่ได้รับการกระตุ้นให้มีการให้เหตุผลเชิงพาณิชย์ [2021] (arxiv)
  • Bertese: เรียนรู้ที่จะพูดคุยกับ Bert [2021] (ACL)

• การประเมินและปรับปรุงรูปแบบภาษา :

  • แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่สามารถเบี่ยงเบนความสนใจได้ง่ายโดยบริบทที่ไม่เกี่ยวข้อง [2023] (arxiv)
  • คลานความรู้ภายในของแบบจำลองภาษา [2023] (arxiv)
  • การค้นพบพฤติกรรมแบบจำลองภาษาด้วยการประเมินแบบจำลองที่เขียนขึ้น [2022] (arxiv)
  • การปรับเทียบก่อนการใช้

• แอปพลิเคชันของแบบจำลองภาษา :

  • ใช้ถ้อยคำใหม่และตอบกลับ: ให้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ถามคำถามที่ดีกว่าสำหรับตัวเอง [2023] (arxiv)
  • การแจ้งเตือนสำหรับการจำแนก meme ที่เกลียดชังหลายรูปแบบ [2023] (arxiv)
  • สถานที่: การกระตุ้นแบบจำลองภาษาสำหรับการสังเคราะห์การสนทนาทางสังคม [2023] (arxiv)
  • การกระตุ้นให้ตระหนักถึงการสร้างบทสนทนาที่มีความเห็นอกเห็นใจที่สามารถควบคุมได้ [2023] (arxiv)
  • PAL: โมเดลภาษาที่ใช้โปรแกรมโดยโปรแกรม 2023
  • วิศวกรรมทางกฎหมายพร้อมสำหรับการทำนายการตัดสินทางกฎหมายหลายภาษา [2023] (ARXIV)
  • การสนทนากับ Copilot: การสำรวจวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับการแก้ปัญหา CS1 โดยใช้ภาษาธรรมชาติ [2022] (arxiv)
  • พล็อตเขียนจากโมเดลภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาล่วงหน้า [2022] (ACL)
  • Autoprompt: ความรู้ที่ทำให้เกิดความรู้จากแบบจำลองภาษาที่มีพรอมต์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ [2020] (ARXIV)

• การตรวจจับภัยคุกคามและตัวอย่างที่เป็นปฏิปักษ์ :

  • รัฐธรรมนูญ AI: ความไม่เป็นอันตรายจากข้อเสนอแนะ AI [2022] (arxiv)
  • ไม่สนใจพรอมต์ก่อนหน้า: เทคนิคการโจมตีสำหรับแบบจำลองภาษา [2022] (arxiv)
  • ข้อความที่สร้างขึ้นเครื่อง: การสำรวจแบบจำลองภัยคุกคามและวิธีการตรวจจับที่ครอบคลุม [2022] (arxiv)
  • การประเมินความไวของแบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนผ่านตัวอย่างที่เป็นมือตรงข้าม [2022] (arxiv)
  • การตรวจจับความเป็นพิษด้วยการอนุมานตามพรอมต์ [2022] (arxiv)
  • เราจะรู้ได้อย่างไรว่ารูปแบบภาษาใดรู้ [2020] (MIT)

• การเรียนรู้แบบไม่กี่นัดและการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ :

  • Promptagator: การดึงข้อมูลหนาแน่นไม่กี่ครั้งจาก 8 ตัวอย่าง [2022] (arxiv)
  • ความไม่น่าเชื่อถือของคำอธิบายในการกระตุ้นการยิงไม่กี่ครั้งสำหรับการให้เหตุผลเชิงข้อความ [2022] (arxiv)
  • การทำให้แบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนผู้เรียนไม่กี่คนที่ได้รับการถ่ายทำ [2021] (ACL)
  • แบบจำลองภาษาเป็นผู้เรียนไม่กี่คน [2020] (arxiv)

• ส่งข้อความถึงการสร้างภาพ :

  • อนุกรมวิธานของตัวดัดแปลงที่รวดเร็วสำหรับการสร้างข้อความเป็นภาพ [2022] (arxiv)
  • แนวทางการออกแบบสำหรับแบบจำลองการกำเนิดข้อความทางวิศวกรรมเป็นภาพที่รวดเร็ว [2021] (ARXIV)
  • การสังเคราะห์ภาพความละเอียดสูงด้วยแบบจำลองการแพร่กระจายแฝง [2021] (arxiv)
  • Dall · E: การสร้างภาพจากข้อความ [2021] (arxiv)

• ส่งข้อความถึงเพลง/การสร้างเสียง :

  • Musiclm: การสร้างเพลงจากข้อความ [2023] (arxiv)
  • Ernie-Music: การสร้างเพลงแบบ text-to-waveform พร้อมรูปแบบการแพร่กระจาย [2023] (arxiv)
  • Noise2Music: การสร้างเพลงที่มีการปรับแต่งด้วยโมเดลการแพร่กระจาย [2023) (arxiv)
  • Audiolm: วิธีการสร้างแบบจำลองภาษาเพื่อการสร้างเสียง [2023] (arxiv)
  • Make-an-Audio: การสร้างข้อความถึงอัสดิโอที่มีรูปแบบการแพร่กระจายที่เพิ่มขึ้น [2023] (arxiv)

• ส่งข้อความถึงการสร้างวิดีโอ :

  • Dreamix: วิดีโอการแพร่กระจายเป็นตัวแก้ไขวิดีโอทั่วไป [2023] (arxiv)
  • TUNE-A-VIDEO: การปรับแต่งแบบจำลองการแพร่กระจายของภาพสำหรับการสร้างข้อความถึงวิดีโอ [2022] (arxiv)
  • Noise2Music: การสร้างเพลงที่มีการปรับแต่งด้วยโมเดลการแพร่กระจาย [2023) (arxiv)
  • Audiolm: วิธีการสร้างแบบจำลองภาษาเพื่อการสร้างเสียง [2023] (arxiv)

• ภาพรวม :

  • Piloting Copilot และ Codex: อุณหภูมิร้อนพรอมต์เย็นหรือเวทมนตร์ดำ? [2022] (arxiv)

เครื่องมือและรหัส

-

ชื่อ	คำอธิบาย	url
llamainedex	Llamaidex เป็นโครงการที่ประกอบด้วยชุดของโครงสร้างข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อให้ใช้ฐานความรู้ภายนอกขนาดใหญ่กับ LLMS ได้ง่ายขึ้น	[GitHub]
กระตุ้น	แก้ปัญหา NLP ด้วย LLM's & สร้างงาน NLP ที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดายสำหรับรุ่นกำเนิดที่เป็นที่นิยมเช่น GPT, Palm และอื่น ๆ	[GitHub]
arize-phoenix	เครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการสังเกต ML ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมสมุดบันทึกของคุณ ตรวจสอบและปรับแต่ง LLM, CV และแบบตาราง	[GitHub]
พรอมต์ที่ดีกว่า	Test Suite สำหรับการแจ้งเตือน LLM ก่อนที่จะผลักพวกเขาไปที่ prod	[GitHub]
cometllm	บันทึกแสดงภาพและประเมินพรอมต์ LLM ของคุณเทมเพลตพรอมต์ตัวแปรแจ้งเตือนข้อมูลเมตาและอื่น ๆ	[GitHub]
ฝังตัว	เฟรมเวิร์กเพื่อสร้าง chatgpt เช่นบอทเหนือชุดข้อมูลของคุณ	[GitHub]
Explorerx องค์ประกอบเชิงโต้ตอบ	ICE เป็นไลบรารี Python และ Trace Visualizer สำหรับโปรแกรมโมเดลภาษา	[GitHub]
กองหญ้า	Open Source NLP Framework เพื่อโต้ตอบกับข้อมูลของคุณโดยใช้ LLM และ Transformers	[GitHub]
Langchainx	การสร้างแอพพลิเคชั่นด้วย LLMS ผ่านการรวมกันได้	[GitHub]
OpenPrompt	เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซสำหรับการเรียนรู้ล่วงหน้า	[GitHub]
เครื่องยนต์พร้อม	repo นี้มีไลบรารียูทิลิตี้ NPM สำหรับการสร้างและบำรุงรักษาพรอมต์สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)	[GitHub]
ทันที	PrettInject เป็นกรอบที่ประกอบพร้อมที่จะส่งผลให้เกิดโมดูลาร์เพื่อให้การวิเคราะห์เชิงปริมาณของความทนทานของ LLMs ต่อการโจมตีที่รวดเร็ว	[GitHub]
แจ้ง AI	สนามเด็กเล่นขั้นสูงสำหรับ GPT-3	[GitHub]
แหล่งกำเนิด	Promptsource เป็นชุดเครื่องมือสำหรับการสร้างการแบ่งปันและการใช้พรอมต์ภาษาธรรมชาติ	[GitHub]
แหล่งความคิด	กรอบสำหรับวิทยาศาสตร์การคิดเครื่องจักร	[GitHub]
พรอมต์	ชุดเครื่องมือวิศวกรรมพรอมต์แบบหนึ่งนัด	[เครื่องมือ]
การกำหนดค่า AI	กรอบการกำหนดค่าโอเพนซอร์ซสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันด้วย LLMS	[GitHub]
lastmile ai	สนามเด็กเล่นที่มีลักษณะคล้ายโน้ตบุ๊กสำหรับการโต้ตอบกับ LLMs ในรูปแบบที่แตกต่างกัน (ข้อความ, คำพูด, เสียง, ภาพ)	[เครื่องมือ]
xpulsai	สร้างแอพ AI ที่ปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย แพลตฟอร์ม Autoops สำหรับ AI & ML	[เครื่องมือ]
ตัวแทน	Agenta เป็นแพลตฟอร์มนักพัฒนาโอเพนซอร์ซ LLM ที่มีเครื่องมือสำหรับการจัดการที่รวดเร็วการประเมินผลข้อเสนอแนะของมนุษย์และการปรับใช้ทั้งหมดในที่เดียว	[GitHub]
พรอมต์	พัฒนาทดสอบและตรวจสอบงาน LLM {โครงสร้าง} ของคุณ	[เครื่องมือ]

APIs

ชื่อ	คำอธิบาย	url	จ่ายเงินหรือโอเพ่นซอร์ส
Openai	gpt-n สำหรับงานภาษาธรรมชาติ codex สำหรับแปลภาษาธรรมชาติเป็นรหัสและ Dall · e สำหรับการสร้างและแก้ไขภาพต้นฉบับ	[Openai]	จ่าย
cohereai	Cohere ให้การเข้าถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ขั้นสูงและเครื่องมือ NLP ผ่าน API หนึ่งตัว	[cohereai]	จ่าย
มานุษยวิทยา	เร็วๆ นี้	[มานุษยวิทยา]	จ่าย
Flan-T5 xxl	เร็วๆ นี้	[HuggingFace]	โอเพ่นซอร์ส

ชุดข้อมูล

-

ชื่อ	คำอธิบาย	url
P3 (สระว่ายน้ำสาธารณะของพรอมต์)	P3 (กลุ่มสาธารณะของพรอมต์) เป็นชุดของชุดข้อมูลภาษาอังกฤษที่ได้รับแจ้งซึ่งครอบคลุมชุดงาน NLP ที่หลากหลาย	[HuggingFace]
พรอมต์ chatgpt ที่ยอดเยี่ยม	repo รวมถึง CHATGPT Promt Curation เพื่อใช้ CHATGPT ดีกว่า	[GitHub]
การเขียนพรอมต์	การรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเรื่องราวที่เขียนโดยมนุษย์ 300K จับคู่กับการเขียนพรอมต์จากฟอรัมออนไลน์ (Reddit)	[Kaggle]
Midjourney Prompts	ข้อความแจ้งข้อความและ URL ภาพที่ถูกคัดลอกมาจากเซิร์ฟเวอร์สาธารณะของ Midjourney	[HuggingFace]

แบบจำลอง

-

ชื่อ	คำอธิบาย	url
CHATGPT	CHATGPT	[Openai]
codex	โมเดล Codex เป็นลูกหลานของรุ่น GPT-3 ของเราที่สามารถเข้าใจและสร้างรหัส ข้อมูลการฝึกอบรมของพวกเขามีทั้งภาษาธรรมชาติและรหัสสาธารณะหลายพันล้านบรรทัดจาก GitHub	[GitHub]
ผลิบาน	Bigscience ขนาดใหญ่เปิดวิทยาศาสตร์แบบเปิดกว้างภาษาหลายภาษา	[HuggingFace]
Facebook LLM	OPT-175B เป็นรุ่นเทียบเท่า GPT-3 ที่ได้รับการฝึกฝนโดย Meta มันเป็นรูปแบบภาษาที่มีการฝึกฝนที่ใหญ่ที่สุดที่มีพารามิเตอร์ 175 พันล้าน	[ALPA]
gpt-neox	GPT-NEOX-20B ซึ่งเป็นโมเดลภาษา Autoregressive พารามิเตอร์ 20 พันล้าน	[HuggingFace]
Flan-T5 xxl	FLAN-T5 เป็นแบบจำลองที่ปรับแต่งซึ่งหมายความว่ามันแสดงพฤติกรรมที่ไม่เป็นศูนย์เมื่อได้รับคำแนะนำเป็นส่วนหนึ่งของพรอมต์	[HuggingFace/Google]
XLM-Roberta-xl	รุ่น XLM-Roberta-XL ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูลคอมมอนแอลที่ผ่านการกรอง 2.5TB ที่มี 100 ภาษา	[HuggingFace]
GPT-J	มันเป็นแบบจำลองภาษาเชิงสาเหตุที่เหมือน GPT-2 ที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ในชุดข้อมูลเสาเข็ม	[HuggingFace]
Palm-Rlhf-Pytorch	การดำเนินการของ RLHF (การเรียนรู้การเสริมแรงด้วยความคิดเห็นของมนุษย์) ที่ด้านบนของสถาปัตยกรรมปาล์ม โดยทั่วไป chatgpt แต่มีปาล์ม	[GitHub]
Gpt-neo	การใช้งานโมเดลแบบจำลอง GPT-2 และ GPT-3 แบบขนานโดยใช้ไลบรารี Mesh-Tensorflow	[GitHub]
Lamda-Rlhf-Pytorch	การฝึกอบรมก่อนการฝึกอบรมโอเพนซอร์ซของ Lamda ของ Google ใน Pytorch การเพิ่ม RLHF คล้ายกับ CHATGPT	[GitHub]
RLHF	การดำเนินการเรียนรู้การเสริมแรงจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF)	[GitHub]
GLM-130B	GLM-130B: โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมสองภาษาแบบเปิดสองภาษา	[GitHub]
mixtral-84b	MixTRAL-84B เป็นส่วนผสมของแบบจำลองผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ที่มีผู้เชี่ยวชาญ 8 คนต่อ MLP	[HuggingFace]

เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI

-

ชื่อ	คำอธิบาย	url
ตัวจําแนกข้อความ AI	ตัวจําแนกข้อความ AI เป็นรุ่น GPT ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดซึ่งทำนายได้ว่ามีแนวโน้มว่าชิ้นส่วนของข้อความถูกสร้างขึ้นโดย AI จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเช่น ChatGPT	[Openai]
เครื่องตรวจจับเอาต์พุต GPT-2	นี่คือการสาธิตออนไลน์ของโมเดลเครื่องตรวจจับเอาท์พุท GPT-2 ตามการใช้งาน Roberta?/Transformers	[HuggingFace]
เครื่องตรวจจับ openai	ตัวจําแนก AI สำหรับการระบุข้อความที่เขียนด้วย AI (OpenAI Detector Python Wrapper)	[GitHub]

หลักสูตร

??

• chatgpt วิศวกรรมพรอมต์สำหรับนักพัฒนาโดย deeplearning.ai
• วิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับแบบจำลองการมองเห็นโดย deeplearning.ai

บทเรียน

• รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็ว

  • วิศวกรรมที่รวดเร็ว 101 - บทนำและทรัพยากร
  • วิศวกรรมที่รวดเร็ว 101
  • คู่มือวิศวกรรมที่รวดเร็วโดย Sudalairajkumar

• คู่มือผู้เริ่มต้นเกี่ยวกับรูปแบบภาษากำเนิด

  • คู่มือเริ่มต้นสำหรับแบบจำลองภาษากำเนิด - คู่มือแลมบ์ดา
  • AI Generative พร้อม Cohere: ตอนที่ 1 - การแจ้งเตือนแบบจำลอง

• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็ว

  • แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็วด้วย OpenAI API
  • วิธีการเขียนพรอมต์ที่ดี

• คำแนะนำที่สมบูรณ์เกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็ว

  • การแนะนำที่สมบูรณ์เกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับรูปแบบภาษาขนาดใหญ่
  • คู่มือวิศวกรรมที่รวดเร็ว: วิธีการสร้างพรอมต์ที่สมบูรณ์แบบ

• ด้านเทคนิคของวิศวกรรมที่รวดเร็ว

  • 3 หลักการสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็วด้วย GPT-3
  • เฟรมเวิร์กทั่วไปสำหรับวิศวกรรมพรอมต์ CHATGPT
  • วิธีการเขียนโปรแกรมที่รวดเร็ว

• ทรัพยากรสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็ว

  • พรอมต์ chatgpt ที่ยอดเยี่ยม
  • พรอมต์การแพร่กระจายที่ดีที่สุด 100+
  • Dalle Prompt Book
  • Openai Cookbook
  • วิศวกรรมที่รวดเร็วโดย Microsoft

วิดีโอ

-

• วิศวกรรมพรอม
• CHATGPT: 5 ความลับทางวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับผู้เริ่มต้น
• CMU ขั้นสูง NLP 2022: การแจ้งเตือน
• วิศวกรรมที่รวดเร็ว - อาชีพใหม่?
• คู่มือ CHATGPT: 10x ผลลัพธ์ของคุณด้วยพรอมต์ที่ดีกว่า
• แบบจำลองภาษาและวิศวกรรมที่รวดเร็ว: การสำรวจอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับวิธีการแจ้งเตือนใน NLP
• วิศวกรรมที่รวดเร็ว 101: การเติมข้อความอัตโนมัติ, zero-shot, one-shot และการแจ้งเตือนไม่กี่นัด

ชุมชน

-

• Openai Discord
• Promptslab Discord
• เรียนรู้การแจ้งเตือน
• r/chatgpt discord
• Midjourney Discord

วิธีการมีส่วนร่วม

เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมในรายการนี้! ในความเป็นจริงนั่นคือเหตุผลหลักว่าทำไมฉันถึงสร้างมันขึ้นมา - เพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมและกระตุ้นให้ผู้คนสมัครรับการเปลี่ยนแปลงเพื่อรับทราบเกี่ยวกับการพัฒนาใหม่และน่าตื่นเต้นในโลกของรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) และวิศวกรรมที่รวดเร็ว

ก่อนที่จะมีส่วนร่วมโปรดใช้เวลาสักครู่เพื่อตรวจสอบแนวทางการบริจาคของเรา แนวทางเหล่านี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าการมีส่วนร่วมของคุณสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของเราและเป็นไปตามมาตรฐานของเราด้านคุณภาพและความเกี่ยวข้อง ขอบคุณสำหรับความสนใจในการมีส่วนร่วมในโครงการนี้!

แหล่งที่มาของภาพ: docs.cohere.ai