ChatGPT爆火之后,与大语言模型对话能力(prompt engineering:提示工程)成为一项稀缺技能,现在招聘市场专业的prompt工程师年薪达到几十万甚至百万。基于此,吴恩达(前百度首席科学家,谷歌大脑负责人)联合openAI公司推出一套专业课程,讲解如何与ChatGPT等大模型对话,接下来作者和你一起从头开始,逐步实战演练,绝对颠覆对ChatGPT能力的认知。
课程需要工具:
1)jupyter:自行百度如何安装,非常简单
2)一个openAI的api_key
3)一个本机能访问openAI的URL
在这节课程中,我们将练习两个提示原则及其相关策略,以编写大型语言模型的有效提示。
实战准备:
说明:导入相关模块包,封装好openAI的交互函数,api_key和openai_url需要相应替换成你自己的openAI信息
提示原则:
原则1:编写清晰具体的指令
原则2:给模型'思考'的时间
相关策略:
策略1:使用分隔符清晰地指示输入的不同部分
- 分隔符可以是任何东西,如:```, """, < >, `<tag> </tag>`, `:`
策略2:要求结构化输出
- JSON、HTML
策略3:要求模型检查是否满足条件
可见GPT成功将文本中的说明(指令)识别出来,且按步骤列出来,yyds~~
我们再对比试下另外一个例子:
这段话中不包含序列性描述,GPT也给出了正确的结论,yyds~~
以后将文本描述转换成 步骤类的说明 完全可以用GPT操作了,效率瞬间提升N倍!!!
好,这节课我们先到这里,大家可以根据以上例子替换不同的文案描述在jupyter上自行实验,多多练习。
下节课我们讲解如何让GPT自己思考来完成逻辑性的推导工作
限时福利:大家如果没有api_key或者本机能访问openAI的URL,可以拉取3位好友关注公众号:奇点涌现,公众号已对接ChatGPT,发消息即可体验。
关注后加作者微信:dyrslds,发送关注截图确认,作者发送教程中使用的api_key及访问openAI的URL,只限前60名,先到先得!