聊城做网站的网络公司,北京高端网站设计外包公司,网站建设培训中心,网站的首页怎么做的文章目录 简介Prompt学习相关资源 两类大模型原则与技巧 简介 欢迎来到面向开发者的提示工程部分#xff0c;本部分内容基于吴恩达老师的《Prompt Engineering for Developer》课程进行编写。《Prompt Engineering for Developer》课程是由吴恩达老师与 OpenAI 技术团队成员 I… 文章目录 简介Prompt学习相关资源 两类大模型原则与技巧 简介 欢迎来到面向开发者的提示工程部分本部分内容基于吴恩达老师的《Prompt Engineering for Developer》课程进行编写。《Prompt Engineering for Developer》课程是由吴恩达老师与 OpenAI 技术团队成员 Isa Fulford 老师合作授课Isa 老师曾开发过受欢迎的 ChatGPT 检索插件并且在教授 LLM Large Language Model 大语言模型技术在产品中的应用方面做出了很大贡献。她还参与编写了教授人们使用 Prompt 的 OpenAI cookbook。我们希望通过本模块的学习与大家分享使用提示词开发 LLM 应用的最佳实践和技巧。
Prompt学习相关资源
官网教程https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ 中文字幕视频https://www.bilibili.com/video/BV1fk4y1J7Af 文字版本https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook OpenAI官网教程https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html
两类大模型
**1. 基础LLM**经过训练可以根据文本预测下一个词。训练数据通常来自互联网和其他来源的数据以推断最有可能出现的下一个词。 2. 指令调整后的LLM
指令调优的大语言模型是当前大型语言模型研究和实践的主要发展方向。指令调优的大型语言模型经过训练能够遵循指令。为了让系统更有帮助并遵循指令通常会进一步使用一种名为人类反馈 强化学习RLHF的技术来优化。因为指令调优的大型语言模型经过训练更有助于提供有用的、无害的回答。
例如基于互联网上的文章基础LLM有可能会回答法国的最大城市是什么法国的人口是多少等等。因为互联网上的文章很可能是关于法国的问答列表。相比之下指令调整后的LLM更接受人们的指令。因此如果你问它法国的首都是什么它很可能会输出法国的首都是巴黎。指令调整后的LLM的研究和实践的动量更大。 对于大多数今天的实际应用我们建议大多数人应该专注于经过调整的指令语言模型。这些模型更易于使用而且由于OpenAI和其他LLM公司的工作它们变得更加安全和更加符合要求。因此本课程将专注于经过调整的指令语言模型的最佳实践.
因此当您使用经过调整的指令语言模型时请考虑给另一个人指示。比如说一个聪明但不了解任务细节的人。那么当LLMs不能工作时有时是因为指令不够清晰。例如如果您要说请为我写一些关于艾伦·图灵的东西。除此之外明确您希望文本集中讨论他的科学工作、个人生活、在历史中的角色或其他相关事项可能会有所帮助。如果您指定文本要呈现的语气它应该采用类似专业新闻记者所写的语气呢还是更像一封简短的随笔希望LLMs生成您所要求的内容当然如果你想象自己要求一个刚拿到大学毕业证的人为你执行这个任务你甚至可以提前指定他们应该阅读哪几段文本以撰写关于艾伦·图灵的文本这会进一步为他们成功执行您的此项任务做好准备。在下一个视频中您将看到如何清晰明确、具体这是提示LLMs的一个重要原则。您还将学习第二个提示原则给LLMs时间思考。所以让我们继续下一个视频。
原则与技巧
尽可能保证下达的指令清晰没有歧义给大模型思考的时间以及足够的时间去完成任务
