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Awesome Prompt Engineering

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很棒的及時工程？‍♂️

該存儲庫包含用於及時工程的手工策劃資源，重點是生成預訓練的變壓器（GPT），CHATGPT，PALM等

   Prompt Engineering Course is coming soon..

文件

？

及時的工程技術：
- 及時工程的文本挖掘：通過PLM [2023]（ACL）完成文本增強的開放知識圖完成
- 及時的圖案目錄，以增強使用Chatgpt [2023]（ARXIV）的及時工程
- 硬提示變得容易：基於梯度的離散優化用於及時調整和發現[2023]（ARXIV）
- 合成提示：為大語言模型生成經過思考的示威[2023]（ARXIV）
- 漸進提示：語言模型的持續學習[2023]（ARXIV）
- 批處理提示：有效推斷LLM API [2023]（ARXIV）
- 連續提示複雜的問題[2022]（ARXIV）
- 結構化提示：將縮放在上下文中學習到1,000個示例[2022]（ARXIV）
- 大型語言模型是人級及時工程師[2022]（ARXIV）
- 問我任何事情：提示語言模型的簡單策略[2022]（ARXIV）
- 提示GPT-3可靠2022
- 分解提示：解決複雜任務的模塊化方法[2022]（ARXIV）
- 及時鏈接：鏈接大型語言模型通過視覺編程提示[2022]（ARXIV）
- 在擴散模型[2022]（ARXIV）中研究及時工程
- 顯示您的作品：與語言模型中間計算的SCRATCHPADS [2021]（ARXIV）
- 將教學提示重新構建為GPTK的語言[2021]（ARXIV）
- 井井有條的提示和在哪裡找到它們：克服幾乎沒有彈藥的訂單靈敏度[2021]（arxiv）
- 參數效率提示調諧的比例力量[2021]（ARXIV）
- 大型語言模型的及時編程：超越少量範式[2021]（ARXIV）
- 前綴調整：優化發電的連續提示[2021]（ARXIV）
推理和秘密學習：
- 語言模型中的多模式鏈中的推理[2023]（ARXIV）
- 第二次思考，讓我們不要逐步思考！零攝推理中的偏差和毒性[2022]（ARXIV）
- 反應：在語言模型中協同推理和作用[2022]（ARXIV）
- 語言模型是貪婪的推理：對經營鏈的系統形式分析[2022]（ARXIV）
- 在使語言模型的推進之前[2022]（ARXIV）
- 大型語言模型是零攝影推理器[2022]（ARXIV）
- 諸如程序執行者[2022]（ARXIV）之類的推理
- 自洽性改善了語言模型中的思想推理鏈[2022]（ARXIV）
- 重新思考示範的作用：是什麼使內在的學習工作？ [2022]（arxiv）
- 學會解釋：通過思維鏈的多模式推理，用於科學問題回答[2022]（ARXIV）
- 思想鏈促使人們在大語言模型中引發推理[2021]（ARXIV）
- 產生的知識促使常識性推理[2021]（ARXIV）
- 伯特斯：學會與伯特[2021]（ACL）交談
評估和改進語言模型：
- 大型語言模型很容易被無關的環境分散注意力[2023]（ARXIV）
- 爬行語言模型的內部知識基礎[2023]（ARXIV）
- 通過模型編寫的評估發現語言模型行為[2022]（ARXIV）
- 使用前校準：改善語言模型的少量性能[2021]（ARXIV）
語言模型的應用：
- 重新響應和回應：讓大型語言模型自己提出更好的問題[2023]（ARXIV）
- 提示多模式仇恨模因分類[2023]（ARXIV）
- 地點：提示社交對話綜合語言模型[2023]（ARXIV）
- 通用意識促使可控的移情對話產生[2023]（ARXIV）
- PAL：計劃輔助語言模型2023
- 多語言法律判斷預測的法律及時工程[2023]（ARXIV）
- 與Copilot交談：探索使用自然語言解決CS1問題的及時工程[2022]（ARXIV）
- 繪圖從頭開始訓練的語言模型[2022]（ACL）
- 自動啟動：從具有自動生成的提示[2020]（ARXIV）的語言模型中引起知識
威脅檢測和對抗性例子：
- 憲法AI：AI反饋[2022]（ARXIV）的無害性
- 忽略以前的提示：語言模型的攻擊技術[2022]（ARXIV）
- 機器生成的文本：對威脅模型和檢測方法的全面調查[2022]（ARXIV）
- 通過手工製作的對抗示例評估預訓練的語言模型的敏感性[2022]（ARXIV）
- 用基於生成及時的推理[2022]（ARXIV）檢測毒性檢測
- 我們怎麼知道語言模型知道什麼？ [2020]（麻省理工學院）
幾乎沒有學習和績效優化：
- 即將：從8個示例[2022]（arxiv）中的射擊量很少。
- 幾次解釋的不可靠性促使文本推理[2022]（ARXIV）
- 使預訓練的語言模型更好地學習者[2021]（ACL）
- 語言模型是很少的學習者[2020]（ARXIV）
文字到圖像生成：
- 文本對圖像生成的及時修飾符的分類法[2022]（ARXIV）
- 迅速工程文本到圖像生成模型的設計指南[2021]（ARXIV）
- 高分辨率圖像合成具有潛擴散模型[2021]（ARXIV）
- dall·e：從文本[2021]（arxiv）創建圖像
音樂/聲音的文字：
- Musiclm：從文本[2023]（Arxiv）中生成音樂
- Ernie Music：傳播模型[2023]（ARXIV）的文本到波浪形音樂生成
- 噪聲2Music：帶有擴散模型的文本調節音樂生成[2023）（ARXIV）
- Audiolm：音頻生成的語言建模方法[2023]（ARXIV）
- Make-An-Audio：帶有及時增強擴散模型的文本到ADIO生成[2023]（ARXIV）
視頻生成文字：
- Dreamix：視頻擴散模型是一般視頻編輯[2023]（ARXIV）
- Tune-a-video：文本到視頻生成的圖像擴散模型的一聲調整[2022]（ARXIV）
- 噪聲2Music：帶有擴散模型的文本調節音樂生成[2023）（ARXIV）
- Audiolm：音頻生成的語言建模方法[2023]（ARXIV）
概述：
- 駕駛副駕駛和法典：熱溫，冷提示或黑魔法？ [2022]（arxiv）

工具和代碼

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姓名	描述	URL
Llamaindex	LlamainDex是一個由一組數據結構組成的項目，旨在使使用LLM的大型外部知識庫更容易。	[github]
提示	解決了LLM的NLP問題，並輕鬆生成不同的NLP任務提示，例如GPT，Palm等流行的生成模型，以及Quickify	[github]
Arize-phoenix	在筆記本環境中運行的ML可觀察性的開源工具。監視和微調LLM，簡歷和表格模型。	[github]
更好的提示	在將其推向產品之前，請提示LLM提示	[github]
cometllm	日誌，可視化和評估您的LLM提示，提示模板，提示變量，元數據等等。	[github]
嵌入鏈	在數據集上創建像機器人一樣創建chatgpt的框架	[github]
交互式組成探索	ICE是用於語言模型程序的Python庫和跟踪可視化器。	[github]
草垛	開源NLP框架可以使用LLMS和Transformers與您的數據進行交互。	[github]
Langchainx	通過合成性通過LLM構建應用程序	[github]
OpenPrompt	及時學習的開源框架	[github]
提示引擎	此存儲庫包含一個NPM實用程序庫，用於創建和維護大型語言模型（LLMS）的提示。	[github]
促進	PickerTinject是一個以模塊化方式組裝提示的框架，以對LLM的魯棒性對對抗性及時攻擊的魯棒性進行定量分析。	[github]
提示AI	GPT-3的高級操場	[github]
提示來源	提示Source是用於創建，共享和使用自然語言提示的工具包。	[github]
想法	機器思維科學的框架	[github]
提示	一聲及時工程工具包	[工具]
AI配置	一個基於開源配置的框架，用於使用LLMS構建應用程序	[github]
Lastmile ai	類似筆記本的操場，用於與不同方式與LLM互動（文本，語音，音頻，圖像）	[工具]
Xpulsai	毫不費力地構建可擴展的AI應用程序。 AI＆ML的自動平台	[工具]
代理人	Agenta是一個開源LLM開發人員平台，其工具可以及時管理，評估，人為反饋和部署。	[github]
提示類型	開發，測試和監視您的LLM {結構化}任務	[工具]

蜜蜂

姓名	描述	URL	付費或開源
Openai	GPT-N用於自然語言任務，用於將自然語言轉換為代碼的法典，以及用於創建和編輯原始圖像的dall·e	[Openai]	有薪酬的
Cohereai	Cohere通過一個API提供了對高級大型語言模型和NLP工具的訪問	[Cohereai]	有薪酬的
人類	即將推出	[人類]	有薪酬的
Flan-T5 XXL	即將推出	[huggingface]	開源

數據集

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姓名	描述	URL
P3（公共提示）	P3（公共提示池）是涵蓋各種NLP任務的提示英語數據集的集合。	[huggingface]
很棒的chatgpt提示	回購包括Chatgpt提示策劃，以更好地使用ChatGpt。	[github]
寫作提示	收集了一個大型數據集的300k人稱故事，並與在線論壇（REDDIT）中的寫作提示配對	[Kaggle]
Midjourney提示	從Midjourney的公共不和諧服務器刮下的文本提示和圖像URL	[huggingface]

型號

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姓名	描述	URL
chatgpt	chatgpt	[Openai]
法典	法典模型是我們可以理解和生成代碼的GPT-3模型的後代。他們的培訓數據包含GitHub的自然語言和數十億行公共代碼	[github]
盛開	Bigscience大型開放科學開放式多種語言模型	[huggingface]
Facebook LLM	OPT-175B是由META訓練的GPT-3等效模型。它是迄今為止最大的審核語言模型，具有1750億個參數。	[ALPA]
gpt-neox	GPT-NEOX-20B，在堆上訓練的200億參數自回歸語言模型	[huggingface]
Flan-T5 XXL	Flan-T5是一種指令調整的模型，這意味著當指示作為提示的一部分時，它表現出零拍的行為。	[Huggingface/Google]
XLM-ROBERTA-XL	XLM-ROBERTA-XL模型在包含100種語言的2.5TB的2.5TB上進行了預訓練。	[huggingface]
GPT-J	這是一種類似GPT-2的因果語言模型，該模型在樁數據集上訓練	[huggingface]
Palm-Rlhf-Pytorch	在棕櫚體系結構之上實施RLHF（通過人為反饋的增強學習）。基本上是changpt，但用棕櫚	[github]
gpt-neo	使用網格 - 柔性庫庫的模型並行GPT-2和GPT-3風格模型的實現。	[github]
lamda-rlhf-pytorch	Google的LAMDA在Pytorch中的開源預培訓實施。添加類似於chatgpt的RLHF。	[github]
RLHF	從人類反饋（RLHF）中實施強化學習	[github]
GLM-130B	GLM-130b：開放雙語的預訓練模型	[github]
混音84b	Mixtral-84b是專家（MOE）模型的混合物，每MLP 8個專家。	[huggingface]

AI內容探測器

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姓名	描述	URL
AI文本分類器	AI文本分類器是一個微調的GPT模型，可預測AI是由AI從各種來源（例如ChatGpt）生成的可能性。	[Openai]
GPT-2輸出檢測器	這是基於羅伯塔（Roberta）的“變形金剛”實施的GPT-2輸出檢測器模型的在線演示。	[huggingface]
Openai探測器	用於指示AI寫的文本的AI分類器（OpenAI探測器Python包裝器）	[github]