ChatGPT 来了,一切变化都快了起来,一些科技公司开始招募「prompt 工程师」。与写代码的传统计算机工程师不同,Prompt 工程师通过向 AI 询问一系列逻辑缜密的问题来测试系统是否存在不合理行为或问题。但具体应该怎么做,一直没有统一的规范,或是成体系的经验。
刚刚,吴恩达官宣了一个好消息:他和 OpenAI 一起制作了一节关于 ChatGPT Prompt Engineering 的新课,而且课程是免费的。
课程链接:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
吴恩达说,现在市面上有太多关于如何写 prompt 的材料。但对于开发者来说,如何调用大模型 API 来构建应用软件才是更重要的,但这方面材料却很少。这就是他们这门课的价值所在。
该课程长度总共一个半小时左右,旨在帮助开发者们:
学习应用开发所需的 prompt engineering 最佳实践;
发现使用 LLM 的新方法,包括如何构建自己的自定义聊天机器人;
获得使用 OpenAI API 编写和迭代 prompt 的实践经验。
从实践层面来看,该课程将展示 LLM API 如何用于各种任务的应用,包括:
摘要(例如简化用户评论的摘要)
推理(例如情感分类、主题提取)
转换文本(例如翻译、拼写和语法纠正)
扩展(例如自动撰写电子邮件)
所有的概念都有众多的例子加以说明,开发者们可以在 Jupyter notebook 环境中直接进行互动实验,以获得 prompt engineering 的实际经验。
这门课程对初学者是非常友好的,只需要对 Python 有基本的了解。同时,对于希望接触 Prompt Engineering 和使用 LLM 的高级机器学习工程师来说,该课程也非常适合。
吴恩达说,到目前为止,对于希望使用 API 访问 LLM 来构建应用程序的开发者来说,关于最佳实践的材料相对较少(相对于如何 prompt Web UI)。他们很高兴能做出些改变。
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