ChatGPT提示工程课程，吴恩达&OpenAI
概述
本课程将着重介绍指令调优LM的开发最佳实践，以帮助开发人员利用LM技术构建聊天机器人等应用程序。
亮点
📚 LM可用于快速构建软件应用程序，API可以使开发人员非常快速地构建。
🌐 基本LMS和指令调优LMS大致有两种类型，指令调优的LM更为实用。
🤖 在使用LM构建聊天机器人等应用程序时，明确您想要的文本语气和内容十分重要。
🧐 在使用LM构建应用程序时，重视细节和清晰具体的描述非常重要。
🤝 感谢OpenAI和深度学习AI的团队做出的贡献，以及为本课程提供支持的人员。
02 提示工程关键原则(ChatGPT提示工程课程)
总结
这段视频教授了一些提示指南，帮助写作有效的提示工程师，让模型在数据上表现更好。
亮点
💡 设置明确的API，如何设置API键和定义完成端点进行文本划分；
📝 明确具体的指示、使用分隔符和避免快速注入，指导模型走向所需的输出；
🌟 要求结构化的输出如html或json格式，指引模型生成正确的结果；
🤔 给模型时间思考，通过增加输入量、文字多样性、重写提示符等方式帮助模型提供最佳答案；
🙅♀️ 减少幻觉，让模型首先在文本中找到相关的引号来回答问题，追溯答案到源文档有助于减少幻觉产生。
Note
这个视频是ChatGPT提示工程课程的一部分，内容涉及Openai，建议有一定编程基础的用户观看和实践。
03 提示工程需要迭代(ChatGPT提示工程课程)
概述
这个视频谈论了构建好的提示对于大型语言模型的迭代过程是至关重要的。
亮点
💡 机器学习模型需要不断迭代，直到得到一个有效的模型。
💡 在建立好的提示中，尝试让它更短，清晰，仅关注关键信息和特定的角色。
💡 您可以尝试不同的提示并调整输出的长度以控制结果。
💡 为了成为一名有效的快速工程师，必须有一个好的过程，并利用增量快速改进。
💡 在软件应用程序中，大型语言模型非常常见的用途是总结文本。
04 总结类应用(ChatGPT提示工程课程)
摘要
大型语言模型中最令人兴奋的应用之一是用它来总结文本。在聊天中可以使用，也可以在电子商务网站上用来总结评论以更好地了解客户想法，甚至可以根据不同部门生成不同的摘要。
亮点
💻 大型语言模型可用于总结文本，帮助节省阅读时间
💰 在电子商务网站上，GPT可用于总结店铺评论以更好地了解客户对产品的想法
📈 能够根据不同部门生成不同的摘要，帮助专门部门更好地了解商品反馈
📝 多个评论可被迅速概述，可以用来构建评论总览仪表板
😄 多种控制方式可应用，如控制字符计数，或控制句子数，以更好地满足摘要要求
05 推理类应用(ChatGPT提示工程课程)
概要
本视频介绍了如何使用大型语言模型进行推断来执行某些分析任务。它强调了大型语言模型对应用程序发展的巨大作用。
亮点
💻 大型语言模型可以轻易提取标签、名称、情感等信息。
📈 与传统机器学习工作流相比，大型语言模型提供了速度优势，一个API可以完成多个不同的任务。
💬 提示符可以让您的应用程序轻松通过一段文本获得特定的输出。
🤖 使用大型语言模型可以快速构建复杂的自然语言处理任务。
🚀 下期视频将介绍如何使用大型语言模型进行文本翻译等令人兴奋的事情。
06 转换类应用(ChatGPT提示工程课程)
概要
本文介绍了大型语言模型的转换类应用，例如多语言翻译、音调转换和文本校对。
亮点
🗣️大型语言模型能够将一段文本翻译为多种语言，并辅助文本校对和语法纠正。
💬使用ChatGPT提示工程可将输入转换为不同格式，例如从JSON到HTML。
🔤聊天GBT还可帮助产生不同的音调，适应不同受众的写作需求。
📝对于常见的语法和拼写错误，模型可以帮助纠正并提供更正版本。
🧐检查评论并确保它遵循APA风格，还可将其输出为降价格式以便高级读者阅读。
07 扩展类应用(ChatGPT提示工程课程)
概要
本视频中介绍了如何使用大型语言模型生成扩展类应用，例如电子邮件和文章，并且如何使用模型的另一个输入参数，称为温度来改变探索程度和多样性。
重点
⚙️ 使用大型语言模型生成电子邮件
🤖 根据情绪生成自定义回复
🔍 使用温度参数改变模型反应的多样性
🧐 温度越高，模型输出越具有随机性
🛠️ 聊天完成端点格式可以用于创建自定义聊天机器人
08 打造聊天机器人(ChatGPT提示工程课程)
概要
本视频介绍如何使用大型语言模型构建自定义聊天机器人，通过使用系统消息，它可以在不同的角色和知识下扮演不同的角色，但仍然是高度可定制的。
亮点
💬 聊天机器人可以使用Openai聊天完成格式组件来创建。
🍕 聊天机器人可以帮助您在餐厅点餐，接收订单和提交订单。
🎭 系统消息可以为聊天机器人赋予不同的角色，这有助于改变其行为和响应。
🤖 聊天机器人还可以为人工智能客服代理打造，以响应用户的问题并解决问题。
📈 大型语言模型的使用可以使聊天机器人具有更高的可定制性和响应能力，从而提高用户的体验。
09 课程总结(ChatGPT提示工程课程)
概要
这门工程课程教授了使用大型语言模型开发聊天机器人的基本原则和技能，强调了负责任地使用这些技术的重要性。
亮点
🎓 学到了激励的两个关键原则和迭代快速开发的方法。
💡 了解了大型语言模型的功能，可以用于推理和改扩建。
🤖 学会了如何构建自定义聊天机器人。
🚀 鼓励通过小型项目的实践获得使用模型的经验。
🌟 激发灵感，挖掘更多可以使用语言模型的积极影响。
