ChatGPT提示词工程师 | prompt engineering | 吴恩达教你写提示词 课程笔记

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Lecture1 引言

两种大语言模型(LLMs,Large Language Models):

  • Base LLM:
    Predicts next word, based on text training data
  • Instruction Tuned LLM:
    Tries to follow instructions

Lecture2 指南

使用Chatgpt的两个原则:

  • 编写明确和具体的指令

  • 使用明确的分隔符(不指定)将需要概括的内容将问题分离,防止错误执行待处理文本中疑似指令的文字
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  • 给予少量训练样本
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  • 给模型足够的时间思考

  • 指定完成任务所需要的步骤

  • 指示模型在匆忙做出结论之前思考解决方案
    Models Limitations:
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Lecture3 迭代

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Lecture4 摘要

  • 模型可用于总结长文本以帮助更好的快速阅读核心信息,即生成摘要

Lecture5 推理

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Lecture6 转换(翻译)

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  • 可用于文档的语法校对等

Lecture7 扩展

  • 模型的“温度”选择:
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  • 可将其理解为Bing设定响应的语气,越精确意味着Temperature更接近于0,这也是Chatgpt3.5的默认值,但显然Bing的默认值并不为0
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Lecture8 聊天机器人

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Lecture9 总结

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  • Finally,
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    本笔记只是该课程的部分总结,建议观看DeepLearning.AI的原视频。

B站参考链接

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