吴恩达提示工程实战演练 - 提示原则及其相关策略

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!

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