ChatGPT покорил мир Интернета своей способностью генерировать текст, похожий на человеческий, и своим потенциалом произвести революцию в различных отраслях. В результате появилось множество курсов и электронных книг по написанию хороших подсказок, но большинство из них имеют высокую цену. Тем не менее, специалист по машинному обучению Эндрю Нг выпустил курс под названием ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков, и самое приятное то, что он бесплатный. Что еще мы могли просить?
Пройдя курс на выходных, очень рекомендую. В этой статье я представлю всесторонний обзор курса Chatgpt Prompt Engineering для разработчиков.Я расскажу о плане курса и кратко расскажу о том, что содержит каждая лекция. Итак, давайте углубимся и посмотрим. что этот курс может предложить.
Курс Chatgpt Prompt Engineering для разработчиков состоит из девяти лекций, каждая продолжительностью от 12 до 15 минут. Во время курса учащимся рекомендуется делать паузы и применять предоставленные примеры. Jupyter Notebook легко доступен на боковой панели, что избавляет от необходимости переключаться между вкладками при экспериментировании с кодом. Курс содержит множество примеров кода и своевременных инженерных иллюстраций, которые помогут учащимся эффективно понять представленные концепции. .
Вот краткое изложение лекций курса:
- Введение
- Методические рекомендации
- Итеративный
- Подведение итогов
- вывод
- Преобразование
- Расширение
- Чат-бот
- Заключение
Введение
Во время вводной лекции преподаватели представляются и дают обзор курса. Они обсуждают содержание курса, в том числе передовой опыт, и определяют, чего учащиеся могут ожидать от прохождения курса.
Рекомендации
Лекция по рекомендациям ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков охватывает два ключевых принципа эффективной оперативной разработки:
- Четкие и конкретные инструкции
- Дайте модели время подумать.
В лекции представлены тактики для достижения этих принципов, такие как использование разделителей, предоставление структурированных выходных форматов и использование нескольких подсказок.
Во второй части лекции объясняется,как заставить модель выработать собственное решение, прежде чем прийти к выводу, и затрагиваются ограничения больших языковых моделей. В целом, лекция представляет собой практическое и содержательное руководство по совершенствованию навыков быстрого проектирования с большим количеством примеров кода и пошаговыми инструкциями.
Итеративная оперативная разработка
В лекции по итеративной разработке подсказок с использованием больших языковых моделей подчеркивается важность разработки хороших подсказок для конкретного приложения с помощью итеративного процесса. Спикер приводит пример подведения итогов информационного бюллетеня для стула и разработки подсказки, которая поможет маркетинговой команде создать описание продукта для веб-сайта розничной торговли на основе информационного бюллетеня.
Они уточняют подсказку, давая более конкретные инструкции, уделяя особое внимание техническим деталям и добавляя в описание идентификаторы продуктов. Докладчик подчеркивает важность следования рекомендациям, четкости и конкретности, а также предоставления модели времени на размышление. Зрителям предлагается поиграть с примерами блокнота кода Jupyter и попробовать различные варианты, чтобы улучшить свои быстрые инженерные навыки.
Подводя итоги
Лекция по суммированию знакомит с полезностью больших языковых моделей для обобщения текста и с тем, как их можно использовать для извлечения соответствующей информации. Лектор демонстрирует, как использовать веб-интерфейс Chat GPT для обобщения отзывов о продуктах, подчеркивая его гибкость и адаптируемость к конкретным потребностям бизнеса. Лектор также показывает, как использовать рабочий процесс для обобщения нескольких отзывов и облегчения их чтения.
Это может быть полезно для веб-сайтов с многочисленными отзывами, позволяя клиентам лучше понять, что думают другие. В целом, лекция дает ценную информацию об использовании языковых моделей для обобщения и подчеркивает их потенциал в выводах с использованием текста.
Вывод
В лекции "Вывод" освещаются преимущества использования больших языковых моделей для задач выведения, таких как анализ тональности, распознавание сущностей и моделирование тем. Лектор подчеркивает преимущества использования подхода на основе подсказок, который позволяет разработчикам для быстрого получения результатов без необходимости обширного обучения и развертывания нескольких моделей.
В лекции представлены практические примеры использования подсказок для классификации тональности отзывов о продуктах, извлечения информации о продуктах и определения тем из новостных статей. Докладчик предлагает аудитории поэкспериментировать с различными подсказками и вариантами, подчеркивая гибкость и потенциал использования больших языковых моделей для логического вывода задач.
Преобразование
В лекции «Преобразование» рассматриваются разнообразные применения больших языковых моделей для преобразования текста, включая перевод, орфографию, грамматические исправления и преобразования форматов. Лектор приводит практические примеры того, как использовать эти модели для перевода текста на разные языки и определения языка данного текста. В лекции также показано, как перебирать пользовательские сообщения на нескольких языках и создавать универсальный переводчик для компании, занимающейся электронной торговлей.
Спикер также подчеркивает способность этих моделей преобразовывать тон текста, позволяя компаниям адаптировать свои сообщения к конкретной аудитории. В целом, лекция дает ценную информацию о потенциале больших языковых моделей в преобразовании текста и улучшении коммуникации в глобальном контексте.
Расширение
Лекция «Преобразование» посвящена использованию больших языковых моделей для расширения коротких фрагментов текста и создания персонализированного контента. Лектор предостерегает от возможного неправильного использования этого метода и приводит пример создания персонализированного электронного письма на основе отзыва клиента с использованием анализа тональности для извлечения тональности из отзыва.
В лекции такжерассматривается использование параметра температуры для управления степенью случайности в откликах модели, подчеркивая важность баланса разнообразия и предсказуемости при создании контента. В целом, лекция дает практическое представление о применении больших языковых моделей для создания персонализированного контента, подчеркивая при этом этические соображения.
Чат-бот
Лекция о чат-ботах демонстрирует потенциал использования больших языковых моделей, таких как ChatGPT, для разработки собственных чат-ботов для различных приложений, таких как обслуживание клиентов или заказы в ресторане. Докладчик объясняет важность использования формата OpenAI ChatCompletions и демонстрирует, как использовать новую вспомогательную функцию для передачи списка сообщений в модель. Такой подход обеспечивает более естественный ход разговора, когда чат-бот может отвечать на сообщения пользователя и продолжать диалог.
Спикер также подчеркивает важность системного сообщения, которое помогает задать тон и личность чат-бота. В лекции представлены практические примеры использования вспомогательной функции, в том числе создание чат-бота, говорящего как Шекспир.
Заключение
Заключительная лекция курса по большим языковым моделям дает краткий обзор ключевых принципов, затронутых в предыдущих лекциях. Инструктор подчеркивает важность четких и конкретных инструкций при использовании подсказок и дает советы о том, как дать модели время подумать.
В лекции также освещаются различные возможности больших языковых моделей, включая обобщение, вывод, преобразование и расширение. Инструктор подчеркивает необходимость использовать эти инструменты ответственно и для достижения положительного результата. Наконец, лекция побуждает учащихся использовать свои новые знания для создания чего-то полезного и веселого и делиться своим опытом с другими.
Несколько заключительных слов
Если эта история оказалась для вас полезной и вы хотите поддержать ее, вы можете:
- Аплодисменты этой истории несколько раз (мне это очень помогает!)
- Рассмотрите возможность подписки на Medium по моей ссылке — это 5 долларов США в месяц, и вы сможете читать неограниченное количество статей на Medium.
