chatgpt prompting guide

คำแนะนำและกรอบสำหรับการสร้าง PROMPTS CHATGPT

repo นี้ได้รับการพัฒนาโดย @christristerjohansson ติดตามหรือเชื่อมต่อกับฉันใน LinkedIn ของฉัน

วิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับนักพัฒนา

สมุดบันทึกรหัส Jupyter สำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับนักพัฒนา

ในวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับนักพัฒนาคุณจะได้เรียนรู้วิธีการใช้รูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อสร้างแอพพลิเคชั่นใหม่และทรงพลังอย่างรวดเร็ว การใช้ OpenAI API คุณจะสามารถสร้างความสามารถที่เรียนรู้ที่จะคิดค้นและสร้างคุณค่าในรูปแบบที่ได้รับการห้ามใช้ค่าใช้จ่ายทางเทคนิคสูงหรือเป็นไปไม่ได้ก่อนหน้านี้

หลักสูตรระยะสั้นนี้จะอธิบายถึงวิธีการทำงานของ LLMS จัดหาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็วและแสดงให้เห็นว่า LLM APIs สามารถใช้ในแอปพลิเคชันสำหรับงานที่หลากหลายได้อย่างไรรวมถึง::

• สรุป (เช่นสรุปความคิดเห็นของผู้ใช้เพื่อความกะทัดรัด)
• การอนุมาน (เช่นการจำแนกความเชื่อมั่นการแยกหัวข้อ)
• การแปลงข้อความ (เช่นการแปลการสะกดและการแก้ไขไวยากรณ์)
• การขยาย (เช่นการเขียนอีเมลโดยอัตโนมัติ)

นอกจากนี้คุณจะได้เรียนรู้หลักการสำคัญสองประการสำหรับการเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพวิธีการสร้างพรอมต์ที่ดีอย่างเป็นระบบและเรียนรู้ที่จะสร้างแชทบ็อตที่กำหนดเอง

แนวคิดทั้งหมดจะแสดงให้เห็นด้วยตัวอย่างมากมายซึ่งคุณสามารถเล่นได้โดยตรงในสภาพแวดล้อมสมุดบันทึก Jupyter ของเราเพื่อรับประสบการณ์จริงด้วยวิศวกรรมที่รวดเร็ว

วิศวกรรมที่รวดเร็ว: อธิบาย

วิศวกรรมที่รวดเร็วหมายถึงการฝึกฝนการออกแบบและดำเนินการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพสำหรับรูปแบบการสร้างภาษาธรรมชาติเช่น CHATGPT-3 และ CHATGPT-4 เป้าหมายของวิศวกรรมที่รวดเร็วคือการสร้างข้อความที่มีคุณภาพสูงและสอดคล้องกันซึ่งเกี่ยวข้องกับงานหรือแอปพลิเคชันเฉพาะ

วิศวกรรมที่รวดเร็วมีกรณีการใช้งานที่หลากหลายรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียง:

• การสร้างเนื้อหา: chatgpt สามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงเช่นบทความโพสต์บล็อกและคำอธิบายผลิตภัณฑ์ซึ่งสามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรสำหรับธุรกิจและองค์กร
• การทำความเข้าใจภาษา: ChatGPT สามารถใช้เพื่อสร้างการตอบสนองภาษาธรรมชาติสำหรับแชทบอทผู้ช่วยเสมือนและแอปพลิเคชันภาษาอื่น ๆ
• การเขียนเชิงสร้างสรรค์: CHATGPT สามารถใช้เพื่อสร้างเรื่องสั้นบทกวีและการเขียนเชิงสร้างสรรค์รูปแบบอื่น ๆ ซึ่งสามารถช่วยให้นักเขียนแตะจินตนาการและสร้างแนวคิดใหม่ ๆ
• ธุรกิจและการเงิน: CHATGPT สามารถใช้สำหรับงานต่าง ๆ เช่นการสรุปรายงานทางการเงินการสร้างการคาดการณ์ทางการเงินและการเขียนข้อเสนอทางธุรกิจ

อย่างไรก็ตามยังมีข้อ จำกัด บางประการในการกระตุ้นวิศวกรรม:

• คุณภาพของข้อความที่สร้างขึ้น: ในขณะที่ chatgpt สามารถสร้างข้อความคุณภาพสูงคุณภาพของข้อความที่สร้างโดยโมเดลขึ้นอยู่กับคุณภาพของพรอมต์ สิ่งสำคัญคือการออกแบบพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพสูง
• ความเกี่ยวข้องของข้อความที่สร้างขึ้น: ข้อความที่สร้างโดย ChatGPT ขึ้นอยู่กับอินพุตที่ได้รับจากพรอมต์ หากพรอมต์ไม่ได้รับการออกแบบมาอย่างดีข้อความที่สร้างขึ้นอาจไม่เกี่ยวข้องกับงานหรือแอปพลิเคชัน
• อคติ: CHATGPT ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อความจากอินเทอร์เน็ตซึ่งอาจรวมถึงอคติ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงอคติเหล่านี้และทำตามขั้นตอนเพื่อลดพวกเขาเมื่อออกแบบพรอมต์
• ขนาดและค่าใช้จ่าย: chatgpt เป็นแบบจำลองขนาดใหญ่และต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาค่าใช้จ่ายและทรัพยากรที่จำเป็นเมื่อออกแบบและดำเนินการตามพรอมต์

โดยรวมแล้ววิศวกรรมที่รวดเร็วเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถช่วยให้องค์กรและบุคคลสร้างข้อความคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามสิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อ จำกัด และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบและดำเนินการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพ

เรียนรู้วิศวกรรมที่รวดเร็ว: สิ่งที่จะศึกษา

หากต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็วใน CHATGPT มีหลายประเด็นสำคัญที่คุณอาจต้องการเรียน นี่คือรายการหัวข้อและทรัพยากรที่คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มความเข้าใจในสาขานี้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น:

1. การทำความเข้าใจพื้นฐานของ CHATGPT-3: ก่อนที่จะดำน้ำเป็นวิศวกรรมที่รวดเร็วสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจพื้นฐานของ CHATGPT-3 และวิธีการทำงาน คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการอ่านเอกสาร OpenAI บน CHATGPT-3 ซึ่งให้ภาพรวมของความสามารถและข้อ จำกัด ของโมเดล

2. การออกแบบพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ: หนึ่งในประเด็นสำคัญของวิศวกรรมที่รวดเร็วคือการออกแบบพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพสูง มีแนวทางปฏิบัติและเทคนิคที่ดีที่สุดหลายประการที่คุณสามารถใช้ในการออกแบบพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถอ้างถึงสนามเด็กเล่น GPT-3 ของ OpenAI สำหรับตัวอย่างของพรอมต์ที่ใช้ในการสร้างข้อความประเภทต่างๆ

3. การทำความเข้าใจกับกรณีการใช้งาน: เพื่อให้สามารถเข้าใจศักยภาพของ GPT-3 และวิศวกรรมที่รวดเร็วได้ดีขึ้นคุณต้องสำรวจกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันซึ่งสามารถนำไปใช้กับ เว็บไซต์ OpenAI มีรายการกรณีการใช้งานที่คุณสามารถสำรวจได้

4. การประเมินคุณภาพของข้อความที่สร้างขึ้น: เพื่อให้แน่ใจว่าการแจ้งเตือนที่คุณออกแบบกำลังสร้างข้อความคุณภาพสูงคุณต้องเรียนรู้วิธีประเมินคุณภาพของข้อความที่สร้างขึ้น คุณสามารถอ้างถึงสนามเด็กเล่น GPT-3 ของ OpenAI เพื่อดูตัวอย่างการประเมินข้อความที่สร้างขึ้น

5. หัวข้อขั้นสูง: เมื่อคุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับพื้นฐานคุณสามารถสำรวจหัวข้อขั้นสูงเช่นการปรับแต่งแบบจำลองการทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและการใช้ GPT-3 ในแอปพลิเคชันหรือบริบทเฉพาะ เว็บไซต์ OpenAI มีรายการบทความที่ครอบคลุมหัวข้อขั้นสูงเหล่านี้

นี่คือแหล่งข้อมูลบางอย่างที่คุณสามารถใช้เพื่อศึกษาแต่ละหัวข้อเหล่านี้ในเชิงลึกมากขึ้น:

• เอกสาร openai บน chatgpt-3: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3
• สนามเด็กเล่น GPT-3 ของ Openai: https://beta.openai.com/playground/gpt-3
• กรณีใช้ GPT-3 ของ OpenAi: https://openai.com/use-cases/gpt-3-use-cases/
• การปรับแต่ง GPT-3 ของ Openai: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/fine-tuning
• GPT-3 ของ Openai พร้อมข้อมูลที่มีโครงสร้าง: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides/structured-data
• gpt-3 ของ Openai ในแอปพลิเคชันหรือบริบทเฉพาะ: https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3/guides

เครื่องมือในการปรับปรุงพรอมต์

มีเครื่องมือหลายอย่างที่สามารถช่วยปรับปรุงพรอมต์ CHATGPT ของคุณ:

1. การฝึกอบรมล่วงหน้า: คุณสามารถใช้เทคนิคการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อปรับแต่งโมเดลของคุณในงานหรือโดเมนที่เฉพาะเจาะจงเช่นการจัดการโครงการหรือการพัฒนาซอฟต์แวร์

2. การเพิ่มข้อมูล: คุณสามารถใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่นการเปลี่ยนกลับและการเปลี่ยนคำพ้องความหมายเพื่อสร้างข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อฝึกอบรมโมเดลของคุณ

3. การเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็ว: เครื่องมือเช่นการรับมือกับ Prompt-Toolkit ของ Hugging Face สามารถช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพการแจ้งเตือนของคุณโดยแนะนำการปรับเปลี่ยนและให้การวัดเช่นคะแนนเปรอะเปื้อนและคะแนนการเชื่อมโยงกัน

4. การเสร็จสิ้นอัตโนมัติ: เครื่องมือเช่นสนามเด็กเล่น GPT-3 ของ OpenAI และการกอดการเขียนของ Transformer สามารถให้คำแนะนำการเติมอัตโนมัติแบบเรียลไทม์สำหรับการแจ้งเตือนของคุณ

5. การประเมินและการตรวจสอบ: เครื่องมือเช่น Hugging Model Hub ของ Hugging Face ช่วยให้คุณประเมินและตรวจสอบประสิทธิภาพของพรอมต์ของคุณเมื่อเวลาผ่านไปและทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็น

6. Human in the Loop: ใช้ประโยชน์จากความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการแจ้งเตือน Chatgpt ของคุณ

7. เทมเพลต: การสร้างชุดของเทมเพลตหรือตัวอย่างที่คุณสามารถใช้และปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณได้อย่างง่ายดาย

8. เครื่องมือการทำงานร่วมกัน: เครื่องมือใช้ประโยชน์จาก Google เอกสารและ GitHub เพื่อทำงานร่วมกับผู้อื่นในการแจ้งเตือนของคุณแบ่งปันความรู้และรับข้อเสนอแนะ