OpenAI 的「炼丹术」课程,教得怎么样?

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井喷

自从 2023 年 3 月, OpenAI 开放了 ChatGPT 的 API ,各种应用瞬间就仿佛被人工智能插上了翅膀。

你已经看到了 AI 翻译、AI 语法检查、AI 资料采集、AI 爬虫…… 我这里给你举两个新例子。

一个是吕立青做的 ChatVox,让你可以直接跟视频对话。

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它不仅可以根据视频内容回答你的问题,还能给你展示来源内容对应的位置。

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另一个是 Tana 放了个大招,弄了 Tana AI builder 。这意味着你可以在笔记里面自动生成 prompt ,然后让 DALLE 绘图。

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或者是对各种选题直接利用上下文信息在表格视图批量头脑风暴。

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普通用户,很多都看花了眼。可不少人至今连 ChatGPT 的基本对话完成任务,还不能够做到得心应手。

其实,二者的差别就在于 prompt engineering (中文译作「提示词工程」,更通俗的翻译,则包括「炼丹术」、「吟唱」或者「魔法咒语」等)的能力。

如果你深刻理解提示词的用法,并且有最基础的 Python 编程能力,那么你不需要学习高阶内容,就能做出以前成千上万行代码才能做出的效果。

反之,你就只能在宝藏附近溜达,不得其门而入。

之前也有不少人,做过提示词的教程。然而这次 OpenAI 官方发布教程,还是很令人欣喜。尤其是,我看到了吴恩达教授的笑脸,就知道这次课程肯定能学到东西了。

课程

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我最早接触的 MOOC 之一,就是吴恩达教授的机器学习课程,那已经是 10 年前的事儿了。虽然当时用的框架,还是 Octave ,学起来不如 Python 那么轻松愉悦,但我还是从中学到了很多知识和技能。

这次的课程,一如既往的高质量。教学方法和授课形式很有特色,下面咱们详细说。

哦,差点儿忘了提,这课程是免费的

这门课程的地址,在这里。

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打开界面之后,我发现视频怎么怪怪的,做成了竖版。还以为是 OpenAI 和 Deeplearning.ai 不能免俗,也在向着短视频方向靠拢呢。

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仔细一看,原来课程交互界面排布是这样的。

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视频做成竖版,原来是为了分屏显示代码和视频。你可以一边看视频,一边执行代码。这个方法好,以后可以借鉴。

说到代码,这次 OpenAI 也是够大方的,直接为学习者提供了 OpenAI API key 开箱即用,这就意味着你调用 ChatGPT 的 API 都不需要自己花钱了。说起来,ChatGPT (GPT-turbo-3.5) 的 API 确实很便宜。但是再便宜的价格一旦乘以学习者群体总数,其实也是一笔不小的开销。

体验

课程分为若干模块,从基础入门讲起,最终教你如何自己做个对话机器人出来。别担心,虽然你将学到的内容非常深入,对基础的要求却并不高。基本上掌握 Python 教程里面前几章(打印、变量、判断、循环)就够用了。

最为关键的是 prompt engineering 中迭代的概念。课程用专门一个章节来强调不断迭代开发 prompt 的重要性。

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这基本上把提示词的尝试与修改过程说得很透彻了。值得注意的是,有些提示词执行起来的时间,显著长于其他提示词。所以你在迭代过程中,得有一定的耐心,不要太着急。

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最终的「对话机器人设计」,讲者用了 3 段代码,加上两张图,就说明白了上下文记忆是如何操作的。

我们调用 API 的时候,原本使用最多的是下面这种单轮对话模型。

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而只要稍加改动,就可以把它扩展为多轮对话模型,「记忆力」也就在里面了。

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看完这张图,你应该明白为什么自己做聊天机器人,token 消耗这么快了吧?

你可以做出这样一个机器人,它能够帮你点餐

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在你输入错误的时候,机器人还能继续跟你对话,力图把对话搬回正轨。

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对话的结果并不白费。它可以根据对话自动总结输出,然后传递给餐厅的工作人员相关信息。

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你看,连钱数它都帮你都算好了。

应用

讲完了教程的一头一尾,咱们说说教程主体究竟能教给你什么。简单来说,它带着你,把许多常见的自然语言处理(NLP)任务用一句话的形式,实现了一遍。每一个练习,只要套上一个界面,就是一个可以实际使用的 AI 应用。

例如说情绪识别。执行下面的代码,立即可以从输入文本中识别指定数量的情绪。

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你说,以后再编程,是不是可以直接用自然语言 + python 基础代码了?

再例如说,主题挖掘

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不需要任何的微调,更不用从头训练,你连超参数啥的都不用操心。LLM (大语言模型)的特点,原本就是见多识广。这些细节 ChatGPT 全都替你搞定。

主题挖掘做出来后,你就可以更进一步 —— 加上一段代码,做成主题分类。

这里你手动指定,给出若干你感兴趣的类别。然后程序就能自动检查某一段文本,是否包含了上面的类别。

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这是实际执行效果。

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然后你可以加一行句子(自然语言书写),直接把上面的列表输出变成 JSON ,以用于「生产环境」。

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什么叫生产环境?举个例子,就是你加上下面这句话,就能做主题跟踪了。

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你关注某个科研领域的具体关键词,可以把大量该领域新产生文本(反正自己读不过来)扔到这个小程序里。出现你感兴趣的内容时,它就能自动给你提示。要知道,在从前,这绝对属于专业功能。

用下面一句话,你可以让 ChatGPT 做你的编辑甚至英文写作教练,帮你自动纠正语法错误,润色文章。

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甚至你还能用 redlines 这个软件包,把修改的地方立即明显展现出来。

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这种感觉熟悉吗?你是不是为了这样的应用付过费?现在你自己就能编写出来了,是不是很佩服自己?

有的时候,写作不仅需要文从字顺,还得考虑读者对象。下面这句话,可以让你把一段文字指定 APA 风格手册作为格式,目标读者为「资深读者」,于是文本风格立刻为之一变。

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这样下次你给国际期刊投稿,或者给编辑部回复修改说明,是不是方便多了?

小结

这个 OpenAI 和 deeplearning.ai 合作开发的免费课程,长达 90 分钟。我给你展示的部分只是其中让我感触较深的内容,并没有涵盖全部。如果你感兴趣,还是建议自己从头到尾认真观看和练习,获得最大的收获。

祝 Prompt Engineering「炼丹术」学习愉快!

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