课程学习自 知乎知学堂 https://www.zhihu.com/education/learning 如果侵权,请联系删除,感谢! 1. AI总结的课程摘要: 提示工程是AGI时代的编程方式,提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。 对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。 思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。 这门课程将为你提供编程的基础知识和技能。你可以学习到编程语言的基本概念、算法和逻辑思维等内容。初级编程课是一门实验课,共计4学分。你对这门课程感兴趣吗? user 感谢兴趣,帮我订下吧! AI 好的! 这两门课程都是选修课,但是文学欣赏课是3学分,而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分,我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗?
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课程内容涵盖从基本概念到高级提示工程技巧等各个方面,特别关注训练虚拟模特、换装、场景搭配等电商行业需求。 这就是为什么我们将我们所知道的有关提示工程技能的所有信息放在这堂课里。不再有零散的内容——本课程已为您提供所需的一切内容。 第六部分:高级Prompts工程 ✍️标点符号。 ↔️ 图像大小也是等式的一部分。 使用种子来保持事物的凝聚力。 如何添加提示权重。 ️ 提示 S/R:搜索和替换。 创建自己的提示库。 课程讲师 黎跃春:元壤 & 元壤教育创始人兼CEO,中关村创新创业雏鹰人才,前中国石油北京中油瑞飞研究院架构师,中国管理科学研究院行业发展研究所客座教授,中国通信工业协会CIIT AIGC提示词工程师专家讲师 2021年创办国内首家免费的Web3共治营销数字化元壤品牌,2023年创办国内首家AIGC提示词工程师在线教育培训品牌元壤教育,元壤教育致力于帮助3亿中国人学会AIGC、使用AIGC,助力企业降本增效,
我认为在提示方面,第一次成功的几率可能会高一些,但正如上所说,第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效提示的过程。 如果您之前与我一起上过机器学习课程,您可能见过我使用的一张图表,说明了机器学习开发的流程。通常是先有一个想法,然后再实现它:编写代码,获取数据,训练模型,这会给您一个实验结果。 我写了一个提示,得到了结果。但是我对它不是很满意,因为它太长了,所以我会澄清我的提示,并说最多使用50个字。 因此,我可以进一步改进这个提示,要求在描述的结尾,包括在技术说明中的每个7个字符产品ID。 我将向您展示一个更复杂的提示示例,可能会让您对ChatGPT的能力有更深入的了解。
来源:专知本文为课程介绍,建议阅读5分钟您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建新的和强大的应用程序。 由Isa Fulford (OpenAI)和Andrew Ng (DeepLearning.AI)教授的这个短期课程将描述LLM如何工作,为prompt engineering提供最佳实践,并展示LLM 如何在各种任务的应用程序中使用,包括: 总结(例如,为了简洁而总结用户评论) 推断(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,自动写电子邮件) 此外,您将学习编写有效提示的两个关键原则 ,如何系统地设计良好的提示,并学习构建自定义聊天机器人。
在本节中,我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术,包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com (prompt)工程指南(五):ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分(应用) 下一部分(对抗提示) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全(自动持续更新): https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
作者 吴恩达教授 欢迎来到本课程,我们将为开发人员介绍 ChatGPT 提示工程。本课程由 Isa Fulford 教授和我一起授课。 互联网上有很多有关提示的材料,例如《30 prompts everyone has to know》之类的文章。 因此,本课程将重点介绍针对指令调整 LLM 的最佳实践,这是我们建议您用于大多数应用程序的。 我非常感激 OpenAI 的 Andrew Main、Joe Palermo、Boris Power、Ted Sanders 和 Lillian Weng,他们参与了我们的头脑风暴材料的制定和审核,为这个短期课程编制了课程大纲 下一章你会看到如何让提示清晰明确,创建提示的一个重要原则,你还会从提示的第二个原则中学到给LLM时间去思考。
print(response) 调查结果, NASA, 社会保障管理局, 员工满意度, 政府承诺 为特定主题制作新闻提醒 假设我们有一个新闻网站或类似的东西,这是我们感兴趣的主题:NASA、地方政府、工程 主题列表:美国航空航天局、地方政府、工程、员工满意度、联邦政府 给定文本: '''{story_zh}''' """ response = get_completion(prompt) print(response ) 美国航空航天局:1 地方政府:0 工程:0 员工满意度:1 联邦政府:1 所以,这个故事是关于 NASA 的。 它不是关于地方政府的,不是关于工程的。它是关于员工满意度的,它是关于联邦政府的。这在机器学习中有时被称为 Zero-Shot 学习算法,因为我们没有给它任何标记的训练数据。
恭喜你完成了这门短期课程。 总的来说,在这门课程中,我们学习了关于prompt的两个关键原则: 编写清晰具体的指令; 如果适当的话,给模型一些思考时间。 在这门短期课程中,你学到了很多,希望你喜欢这些学习材料。 我们希望你能想出一些应用程序的想法,并尝试自己构建它们。请尝试一下并让我们知道你的想法。 现在你已经完成了这门课程,我们认为你现在拥有了丰富的知识,可以帮助你构建其他人今天不知道如何构建的东西。因此,我希望你也能帮助我们传播并鼓励其他人也参加这门课程。 最后,希望你在完成这门课程时感到愉快,感谢你完成了这门课程。我们期待听到你构建的惊人之作。
事无巨细,提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀? 网上铺天盖地的提示词课程,已经说明了这个问题虽然简单,还是有很多人不懂。一个简单的例子,前后端同事接口联调的时候,无论哪方出问题了,另一方能否一次性把问题讲明白? requirements"], template=template ) result = prompt.format( location="火星殖民地", characters="AI机器人与人类工程师 60%(根据 Anthropic 2023 年工程实践数据),同时生成质量稳定性提升 2-3 倍。 数据预处理:对示例进行词性标注/分类,辅助评估多样性 计算资源考量:MMR 时间复杂度为 O(kN),大数据集需配合 ANN 算法加速 八 最大余弦相似度 8.1 背景 在 RAG(检索增强生成)场景中,提示词工程需要根据用户输入动态选择最相关的知识库示例
作为一名提示工程师,您需要更好地提供更好的指示。 ---- ---- 谈话 Conversation 也许通过快速工程可以实现的更有趣的事情之一是指导LLM系统如何表现、它的意图和它的身份。 也就是说,需要注意的是,目前的llm很难执行推理任务,因此这需要更先进的即时工程技术。 在接下来的指南中,我们将介绍更高级的即时工程概念,以提高所有这些和更困难的任务的性能。 笔记本 Python Notebooks | | |笔记本描述 |Description|Notebook| – – 学习如何使用“openai”和“LangChain”库执行许多不同类型的常见任务[提示工程入门
什么是提示工程? 提示工程(Prompt Engineering)是“设计、优化输入给大语言模型的提示词,使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。 有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项: 模型(Model),尽可能的选择更先进的模型来完成工作。 Temperature(温度),用来控制输出内容的随机性的。 需要注意,自由度越高(温度、Top-K/Top-P 和Max Length高),LLM 可能生成相关性较低的文 本 提示词的要素 提示词由一些关键要素组成: 指令:想要模型执行的特定任务或指令。 提示词技巧 使用最新最先进的模型,这一点在现阶段非常重要!
Specificity Avoid Impreciseness 提示工程 提示工程是一门相对较新的学科,用于开发和优化提示,以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 这种设计最佳提示来指导模型执行任务的方法被称为**提示工程。 ,可以使用提示工程,您将注意到组成提示的某些元素。
Prompt,返回对应结果 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0): ''' prompt: 对应的提示 \ 制作冰沙时,特别提示:\ 将水果和蔬菜切碎并冷冻(如果使用菠菜,则轻轻煮软菠菜,然后冷冻直到使用;\ 如果制作果酱,则使用小到中号的食品处理器),这样可以避免在制作冰沙时添加太多冰块。 """ 我们已经使用推断课程中学到的提取了情感,这是一个关于搅拌机的客户评价,现在我们将根据情感定制回复。 在所有课程中,我们一直设置温度为零,如果您正在尝试构建一个可靠和可预测的系统,我认为您应该选择这个温度。 此致 敬礼 AI客户代理 在温度为零时,每次执行相同的提示时,您应该期望获得相同的完成。而使用温度为0.7,则每次都会获得不同的输出。 所以,您可以看到它与我们之前收到的电子邮件不同。
提示注入攻击通过精心构造的输入,操纵或欺骗AI系统执行非预期行为,可能导致数据泄露、权限绕过、输出不当内容等严重后果3。 在AI应用日益普及的今天,安全提示工程已成为构建可靠AI系统的关键环节。 (在与物理系统交互的场景中) 攻击手法不断演进:随着防御技术的发展,攻击者的手法也在不断更新和复杂化 安全提示工程的目标 安全提示工程的主要目标包括: 识别潜在风险:了解和识别各种提示注入攻击类型和潜在风险 防御策略与机制 提示工程防御 通过优化提示词设计,可以在一定程度上防御提示注入攻击。 纵深防御策略 预防层:通过提示工程、输入验证等机制预防攻击 检测层:实时监控和检测可疑活动 响应层:快速响应和处理安全事件 恢复层:从安全事件中恢复并改进系统 防御层次结构 用户输入 → 输入验证与过滤 本文系统地介绍了提示注入的本质、攻击类型、防御策略和最佳实践,希望能够为构建安全的AI系统提供有益的指导。 安全提示工程是一个持续的过程,需要我们不断学习和适应新的威胁。
我们可以通过增加Prompt提示,来体现对于某个特定角度的侧重。
特别是对于更复杂或开放式的提示,ChatGPT可能会给出完全出乎意料的响应。 为了处理更大的输出,您需要有策略地制作提示。 提供满意度保证或免费试用以增加购买的可能性】 【感谢收件人考虑产品或服务,并表达对结果的信心】 【鼓励回复并表示赞赏的结束语】 诚挚问候, [您的姓名或公司名称] 串联提示 将问题分解为更小、更容易处理的步骤 编写具有良好SEO性能的博客文章的10步链式提示的示例: ChatGPT,请提供与[主题]相关的常见问题列表。
这一篇是关于提示和提示工程的介绍,主要内容是我们如何影响词汇的分布。 在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式,一种是通过提示(Prompting),另外一种就是通过训练(Training)。 提示是影响词汇分布最简单的方法,通过给LLM输入提示文本(有时会包含指令和示例)使得词汇的分布概率发生变化。 提示工程是指为了引起某种特定的回答方式,进行反复改善提示的过程。 提示工程通常不直观,并且不能保证有效,因此非常具有挑战性,但通过有效的提示工程,可以更好地利用人工智能模型的能力,获得更令人满意的结果。 提示包括很多种策略,在这里介绍几种常见的策略。 以上内容是关于人工智能领域提示工程的简单介绍,在下一篇中,将介绍模型训练。感谢关注“MySQL解决方案工程师”
load_dotenv(find_dotenv()) # 读取系统中的环境变量 openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 设置 API_KEY 我们将在后续课程中深入探究 编写清晰的指令不意味着简短的指令,因为在许多情况下,更长的提示实际上更清晰且提供了更多上下文,这实际上可能导致更详细更相关的输出。 策略一:使用分隔符清晰地表示输入的不同部分,分隔符可以是:```,"",<>,<tag>,<\tag>等 你可以使用任何明显的标点符号将特定的文本部分与提示的其余部分分开。 使用分隔符是一种可以避免提示注入的有用技术。提示注入是指如果用户将某些输入添加到提示中,则可能会向模型提供与您想要执行的操作相冲突的指令,从而使其遵循冲突的指令而不是执行您想要的操作。 \ 不要将写清晰的提示与写简短的提示混淆。\ 在许多情况下,更长的提示可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息,从而导致更详细和相关的输出。
现在,出现了一种全新的工具,它能够自动优化提示词。想象一下,在这个"AI 指导 AI"的魔法世界,提示词工程师们的价值将变得不再重要,毕竟机器可以自己就搞定这个工作。 让我们来想象一个"传统"的提示词工程师,面对着并非自己想要的大模型输出,只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。 如果你用 ChatGPT 来干活,那么 PromptPerfect 就是你的提示词工程师。 如果你用大模型来赚钱,基于它去开发应用,PromptPerfect 就是你的提示词 IDE。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时,你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词,他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词 不论你是 LLM 的开发者,还是 AIGC 的爱好者,使用 PromptPerfect 来更好地使用 AI,站在巨人的肩膀上,吟诵完美的魔法咒语,让大模型绽放更璀璨的光芒!