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吴恩达 x OpenAI Prompt Engineering教程中文笔记

30 2024-09-29

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查看原文:吴恩达 x OpenAI Prompt Engineering教程中文笔记
文章来源:
Datawhale
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Datawhale干货

作者:刘俊君,Datawhale成员

完整课程:《吴恩达ChatGPT最新课程》

Reasons & Importance

大规模语言模型(LLMs)对于研究、发现和进步非常重要,因为它们能够:

  • 加速科研进程:快速检索信息,提高科研效率。
  • 促进跨学科合作:整合不同学科知识,促进交流与合作。
  • 智能推理与发现:协助科学家发现新方法和视角。

此外,LLMs有助于测试和评估模型的局限性,包括了解模型偏差、完善模型能力和提高安全性。它们还能启用各种创新型应用程序,如自然语言处理、虚拟助手和创意产业。

提示工程的相关技术

课程中介绍了多种高级提示技术,旨在提高复杂任务的性能:

  • 少量训练提示(Few-shot prompts)
  • 思维链提示法(Chain-of-Thought, CoT prompting)
  • 无提示思维链(Zero-Shot CoT)
  • 自我一致性(Self-Consistency)
  • 知识生成提示(Knowledge Generation Prompting)

这些技术可以改进和优化提示词,特别是在需要推理的任务上。

对抗性提示

对抗性提示是攻击者通过恶意指令操纵AI模型的技术。通过添加更多上下文或指令,如警告潜在恶意攻击的信息,可以减轻其影响。聊天GPT模型在处理恶意指令时能识别潜在恶意行为,并给出安全优先的回应。

提示工程的原则

有效的提示工程应遵循以下原则:

  • 编写清晰且具体的说明。
  • 给模型时间来思考。

视频中通过实例展示了如何利用上述原则指导模型进行任务。

高级提示技术

介绍了高级提示技术,如少样本提示、思维链提示等,它们有助于提高模型解决复杂任务的性能。

工具和应用

演示了如何使用LangChain结合LLM和外部工具解决特定问题,以及如何进行数据增强生成得到更丰富和有趣的结果。

编写提示词的代码模板

课程中展示了如何编写提示词的代码模板,不同场景下的模板会有所不同。

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