26 prompt ChatGPT +50% di qualità ✅
Summary
TLDRThe video script discusses the concept of prompt engineering and design for large language models like GPT, Gemini, and Lama. It highlights a study that identifies 26 techniques and tips for crafting better prompts leading to improved responses. The techniques range from being direct and avoiding negative language to incorporating audience knowledge and dividing complex tasks into simpler instructions. The video emphasizes the importance of clear objectives, examples, and structured prompts to activate the latent memory of the model for accurate and detailed answers.
Takeaways
- 🤖 The effectiveness of large language models like GPT, Gemini, and Lama depends on the quality of the prompts used to interact with them.
- 🔍 Prompt engineering and design are crucial fields of study to optimize interactions with AI models.
- 📈 A well-conducted study identified 26 techniques or tips to create better prompts leading to improved responses from AI.
- 🎯 Directness in prompts can lead to more concise responses from language models, avoiding polite phrases like 'please' or 'thank you'.
- 🧐 Tailoring prompts to the expected audience, such as assuming the reader is an expert or a novice, can significantly alter the response.
- 📝 Breaking down complex tasks into a sequence of simpler instructions can improve the AI's performance, especially in problem-solving.
- 🤔 Using 'chain of thoughts' techniques can help in guiding the AI through a step-by-step process, which is beneficial for complex problem-solving.
- 🚫 Avoiding negative directives and using affirmative language can help maintain clarity and avoid confusion in the AI's responses.
- 💡 Incorporate examples and use a 'few-shot' approach to train the AI on what is expected from it, providing practical examples to guide its output.
- 📋 Structuring prompts with clear sections for instructions, examples, questions, and context can enhance the AI's understanding and performance.
- 📝 Asking the AI to continue a text using specific words, phrases, or sentences provided can help maintain coherence and style.
- 🔧 For complex coding tasks, prompts can be structured to generate code across multiple files and create scripts for automating file creation or modifications.
Q & A
What is the main focus of the video?
-The main focus of the video is to discuss the concept of prompt engineering and provide 26 techniques or tips for crafting better prompts that lead to improved responses from large language models like GPT, Gemini, and Lama.
Why is asking the right question important when interacting with large language models?
-Asking the right question is crucial because it directly influences the quality of the responses from large language models. Properly structured questions can lead to more accurate, relevant, and concise answers by guiding the model's interpretation and focus.
What is the first principle suggested in the video for prompt engineering?
-The first principle suggested is to be direct in the questions. There is no need to be overly polite when interacting with large language models, so phrases like 'please' and 'thank you' are not necessary; simply state the question or request concisely.
How can incorporating the audience into the prompt improve responses?
-Incorporating the audience into the prompt helps tailor the response to the expected reader's knowledge level. For example, if the audience is an expert, the prompt should reflect that and avoid basic explanations, whereas if the audience is a novice, the information should be presented in a more simplified manner.
What is the technique of breaking down complex activities into simpler instructions?
-The technique of breaking down complex activities into simpler instructions involves dividing a complex task into a sequence of easier steps. This method helps the language model to better understand and execute the task by following each step individually, which can lead to more accurate and actionable responses.
How can using examples in prompts enhance the responses from language models?
-Using examples in prompts provides clear guidelines and expectations for the language model, which can improve the relevance and accuracy of the responses. It helps the model understand the desired output format and the specific information to include.
What is the purpose of incorporating phrases like 'You will be penalized' in prompts?
-Incorporating phrases like 'You will be penalized' is a way to guide the language model towards providing higher quality responses. It encourages the model to search its latent memory for better information rather than providing the first thing that comes to mind.
What is the 'chain of thought' technique mentioned in the video?
-The 'chain of thought' technique involves structuring the prompt in a way that it guides the language model through a logical sequence of steps or reasoning. This can help the model to provide more detailed and step-by-step explanations, enhancing the clarity and depth of the response.
How can the 'few-shot learning' method be applied in prompt engineering?
-The 'few-shot learning' method in prompt engineering involves providing a small number of examples or instances before the main prompt. This helps the language model to understand the context and the type of information expected in the response, leading to more accurate and relevant outputs.
What is the significance of using clear and precise requirements in prompts?
-Using clear and precise requirements in prompts helps the language model to understand exactly what is expected, reducing the chances of misinterpretation and ensuring that the response is tailored to the specific needs of the user. It also encourages the model to provide more detailed and targeted information.
What is the advice given in the video for improving the language model's understanding of a prompt?
-The advice given is to use sectioning techniques, such as creating distinct sections for instructions, questions, and examples, and to use placeholders and markers that the language model can recognize. This helps the model to differentiate between different parts of the prompt and to focus on the relevant information for each section.
Outlines
🤖 Understanding Prompt Engineering
This paragraph introduces the concept of prompt engineering and prompt design, emphasizing the importance of asking the right questions to elicit better responses from large language models like GPT, Gemini, and Lama. It mentions a study that identified 26 techniques and tips for crafting better prompts, leading to improved responses. The discussion highlights the need to be direct in queries and to avoid unnecessary politeness, as well as the idea of tailoring prompts to the model's simulated latent memory.
📚 Techniques for Effective Prompts
The paragraph delves into specific techniques for creating effective prompts. It discusses strategies such as integrating the target audience's expertise into the prompt, breaking down complex tasks into simpler instructions, and using 'chain of thoughts' to guide the model through a series of logical steps. The paragraph also touches on the use of examples and the importance of clarity and simplicity in explanations, as well as the concept of 'prompt engineering' in teaching the model to perform tasks through examples and structured instructions.
🎯 Advanced Prompting Techniques
This section explores more advanced prompting techniques, such as using 'few-shot' learning to provide examples and guide the model towards the desired output. It also introduces the concept of 'prompt-based learning' where the model is trained with practical examples to understand what is expected. The paragraph discusses the use of 'primers' at the end of prompts to imply the beginning of the desired output and the importance of maintaining an impartial response without relying on stereotypes or biases.
📈 Practical Applications and Feedback
The final paragraph shifts focus to the practical applications of the discussed techniques and encourages viewers to provide feedback on whether they found the information useful. It invites viewers to request more videos on the topic and to subscribe to the channel for practical tips on leveraging artificial intelligence to save time and focus on what truly matters. The speaker emphasizes the importance of humans focusing on their unique intelligence rather than automating trivial tasks.
Mindmap
Keywords
💡Large Language Models
💡Prompt Engineering
💡Directness
💡Audience Integration
💡Chain of Thoughts
💡Positive Directives
💡Simplicity
💡Incentivization
💡Example-Based Prompts
💡Sectioning
💡Impartiality
💡Clarity and Precision
Highlights
The importance of prompt engineering and prompt design in eliciting better responses from large language models like GPT, Gemini, and Lama.
A study found 26 techniques and tips for crafting better prompts leading to improved responses.
Directness in prompts can lead to more concise responses from language models.
Incorporating the expected audience into the prompt can lead to tailored and relevant responses.
Breaking down complex tasks into simpler instructions can enhance the model's performance.
Using affirmative directives can improve the clarity and effectiveness of prompts.
Explaining concepts in simple terms or as if to a child can yield more understandable responses.
The use of examples in prompts can guide the model towards the desired output.
Incorporate specific phrases to guide the model towards a particular objective or response.
Penalizing certain responses can encourage the model to search for better answers in its latent memory.
Natural and human-like phrasing in prompts can elicit more engaging and relatable responses.
Techniques like 'chain of thoughts' can help in structuring the prompt for logical problem-solving.
Using section markers in prompts can help the model understand and compartmentalize information effectively.
Assigning a role to the language model can enhance the specificity and relevance of its responses.
Utilizing output primers can shape the beginning of the model's response to meet certain expectations.
The importance of avoiding bias and stereotypes in the model's responses for impartiality.
Encouraging the model to ask questions until sufficient information is gathered for the desired output.
The application of these techniques can significantly improve the efficiency and effectiveness of using large language models.
Transcripts
Benvenuti e Ben ritrovati a tutti Ma vi
siete chiesti come mai alcune volte
questi large language Model come GPT
Gemini Lama rispondono bene e altre
volte invece rispondono meno bene Tutto
sta nel porre la giusta domanda ed ecco
che questa la sfera che va a studiare il
concetto di prompt Engineering e prompt
design Ecco ho trovato questo studio
molto molto ben fatto ok fatto da questi
signori qua che vediamo dove sono questi
signori Eccoli qui sonom ragazzi non mi
fate pronunciare queste robe qua non ce
la faccio Ok e hanno hanno dopo questi
studi hanno trovato 26 tecniche tips
consigli da darci per fare scrivere dei
prompt migliori che poi portano a
risposte migliori allora Eccoli qua li
vediamo tutti insieme allora qua sono in
inglese per comodità come sempre faccio
click destro traducci in italiano e
fatta la festa ok Quindi qua Abbiamo in
queste 26 Principi da una parte qua a
sinistra abbiamo il principio stesso e
poi un suggerimento è un esempio Ok
quindi primo primo principio se
preferisci risposte più concise Non c'è
bisogno di essere educato come con il
large language Model quindi non è
necessario aggiungere frasi come per
favore se non ti dispiace grazie Vorrei
vai dritto al punto Invece di dire
Potresti gentilmente descrivere la
struttura di una cellula umana per
favore Descrivi la struttura di una
cellula umana questo ragazzi a livello
proprio concettuale per come è fatto il
modello GPT funziona perché va a va a
simulare una parte di memoria latente
del modello Quindi se siete diretti lui
sarà diretto se siete un po' dungate
andrà a prendere dei contesti che ha
letto in forum Oppure dove ci si dilunga
Ok poi numero due integrare il pubblico
previsto n prompt esempio il pubblico è
un esperto del settore cisce una
panoramica di come funziona gli
smartphone destinata agli anziani che
non ne hanno mai usato uno prima anche
questo è molto interessante e attenzione
a non confondervi con Comportati come
uno che questo qui è una tecnica prompt
che tutti usano ormai nella bocca di
tutti questa è leggermente diversa
perché stai dicendo chi deve
effettivamente ricevere le informazioni
non l'esperto che la scrive attenzione
perché ci si potrebbe confondere numero
tre suddivide le attività complessa In
una sequenza di istruzioni più semplici
una conversazione interattiva Ok alcune
volte abbiamo visto soprattutto nella
matematica che il lar large language
Model non sono bravi a Insomma allora
gli dai degli step segui questo step
segui questo step segui questo questo
step e questa tecnica è la base di molte
tecniche di prompt Engineering come
Chain of thoughts Fatemi sapere sotto
con un bel commento Se volete un video
di approfondimento in te in tecniche
molto avanzate di promt Engineering che
la faccio molto volentieri quindi
fondamentalmente qui per esempio G è
stato detto senti problema Uno
distribuisci il segno negativo su
ciascun termine problema 2 combini non
solo in matematica questo si può fare ma
anche in problemi diversi quindi il
primo passo è quello di fare X poi il
secondo passo più step G diamo è meglio
è poi impiega direttamente direttive
affermative come fai evitando al tempo
stesso un linguaggio negativo come non
fare come fanno gli edifici a rimanere
stabili durante i terremoti Ok S si è
visto che è migliore Poi quando hai
bisogno di chiarezza o di una
comprensione più profonda di un
argomento di un'idea di qualsiasi
informazione utilizza i seguenti
suggerimenti spiega in termini semplici
spiega come se avessi 11 anni spiegami
come se fosi un principiante in Allora
ragazzi Questa io la utilizzo molto
spesso questa tecnica e se volete capire
un termine un concetto complesso che non
avete mai afferrato del tutto la giusta
la giusta la giusta Come si dice il
giusto template da utilizzare come un
ragazzo delle superiori Allora te lo
scrive senza Iper semplificarlo ma senza
anche complicarlo è il giusto tradeoff
però ragazzi Ecco è un bellissimo promt
Aggiungi darò una mancia di X per una
soluzione migliore Oh io non ci credevo
e pure su sto su questo Paper è stato
visto e questo è un modo per avere le
risposte migliori Quindi ogni volta dici
Guarda Ciao geppetti Se mi dai una
risposta buona Ti do un milione di
dollari e un soldo di cacio e chissà
forse funziona implementare il prompt
basato su esempi utilizzare il prompt
basato su pochi passaggi esempio uno
Traduci le seguente frasi in inglese e
francese il Ciello è blu risposta le es
BL esempio due traduce la frase in
inglese spagnola Love Books risposta
amamos l libros quindi dobbiamo dare
degli esempi e questo è un po' quello
che viene fatto nel F shot training in
cui diamo degli esempi pratici al promt
per dire cosa quello che vogliamo quando
formatti il tuo promt inizia con eisco
eisco est Isco istruzione seguito da
Sisco Ester Isco esempio o Scusa
cancelletto non Sisco domanda se
pertinente successivamente pres Presenta
i tuoi contenuti utilizza una più
interruzione Rica per separare
istruzioni esempi domande contesto e
dati input questa in realtà Ragazzi io
lo vorrei ancora di più espandere questo
consiglio perché è qualcosa che insegno
nei miei corsi di PR Engineering è
creiamo delle sezioni cioè il large
language Model non è che SEG un
linguaggio di di di di di codice per
esempio se vogliamo creare un'istruzione
creare delle sezioni utilizziamo tre
cancelletto tri asterisco Cioè lui
riesce a capire in base a quello che noi
diciamo per esempio se facciamo sempre
tre trattini un nome tre trattini tre
trattini eh diventano S di lingua quello
diventa effettivamente un placeholder
quindi un qualcosa che lui capisce che è
un'entità
insieme unica Ok quindi usiamo questa
questa questi questi segni per fargli
capire queste sono cose per esempio
uniche vi faccio un esempio istruzioni e
domande sono due sezioni l' capito
perché ci stanno sempre tre cancelletti
avanti e dietro Ok quindi questo io ho
un po' ampliato questo consiglio
incorpora le seguenti frasi il tuo
compito è devi ok Questo è molto
semplice però alcune volte sapete com'è
no i fondamentali ci si scorda appunto
di esercitarli il tuo compito è devi lo
indirizza verso un determinato obiettivo
quindi il primo obiettivo per il nel
prompt Engineering è dare al prompt un
obiettivo Scusate il gioco di parole ma
è questo poi siamo arrivati al numero 10
incorpora le seguenti frasi sarai
penalizzato Questa è un po' sulla scia
penso dei €100.000
00.000 quindi eh dire che è penalizzato
probabilmente non gli fa dire la prima
cosa che gli viene in mente ma andrà a
cercare nella sua memoria latente cose
migliori Ok poi usa la frase Rispondi a
una domanda posta in modo naturale e
umano nei tuoi suggerimenti Scrivi un
paragrafo sul cibo sano Rispondi a una
domanda posta in modo naturale umano
quindi specificare che non deve io
questa l'ho per me C'è una tecnica
leggermente più avanzata di questa non
voglio avere nessuna presunzione non ho
fatto studi specifici su Paper però nel
l'empirismo il lato empirico mi conferma
che questa è ancora migliore ovvero
Ovvero ovvero Ok dico prima Prima dammi
una risposta come lo darebbe cgpt e poi
crea qualcosa di talmente distante da
quello che è la tua risposta base di CPT
rendel molto più umana il fatto che G
faccio creare prima la risposta gli dico
prendi la distanza di questa risposta
per me funziona ancora meglio quindi
questo qui per me è una miglioria Adesso
chiamo come si
chiama
mahud e glielo dico Eh vediamo poi G
mettiamo alla prova poi usa parole
principali Come scrivere pensa passo
dopo passo Questo è un po' il quello che
alcune cose sono un po' doppioni No
questo qui era un po' un minimo No
questo è più un dividi te di impera
divido il problema però alla fine anche
qui c'abbiamo le stesse gli stessi
principi poi aggiungi al tuo promt la
seguente frase Assicurati che la tua
risposta sia imparziale ed eviti di fare
affidamento su stereotipi quindi cerchi
un attimo di non farlo cadere in dei
bias in delle distorsioni In che modo il
background culturale influenza la
percezione della Salute Mentale
Assicurati che la tua risposta sia
imparziale e deviti di fare affidamento
su stereotipi interessante consen al
modello di suscitare da te dettagli e
requisiti precisi ponendoti domande
finché non avrà informazioni sufficienti
per fornire l'output necessario ad
esempio d'ora in poi vorrei che tu mi
facessi domande a d'ora in poi Fammi
domande finché non avrai informazioni
sufficienti di solito i miei gpts io li
programmo sempre così invece di dire
avere la presunzione di dargli le
informazioni gli dico Senti devi fare un
lavoro eccellente Fammi tutte le domande
del caso un po' Come quando io faccio le
consulenze in azienda e dico amico
imprenditore oppure amico direttore eh
Ti faccio un sacco di domande ti
tartasso di domande perché poi il mio
compito è quello di capire e darti una
soluzione però senza domande Magari non
sappiamo bene il contesto più domande ha
più ha contesto e più è bravo a attivare
la giusta memoria latente del modello
per darci una soluzione poi
ehm per informarti su un argomento
quindi siamo al numero 15 per informarti
su un argomento un'idea specifica
qualsiasi informazione e vui puoi
mettere alla prova la tua comprensione
puoi usare la seguente frase Insegnami
il nome di qualsiasi teorema argomento e
includi un test alla fine ma non darmi
le risposte e poi dirmi se ho capito
bene quando quando rispondo eh È carina
no insegni la legge kvl includi un test
alla fine per farmi capire se se Insomma
l'ho capito è una sorta di di modo per
far capire se l'ha spiegato bene e
magari far farlo concentrare su dei
dettagli importanti per quell'argomento
assegnare un ruolo all large language
Model Eh se fossi Un economista esperto
come risponderesti a questa domanda
questa un po' sul filo del Comportati
come Ok usa de limitatori Componi un
saggio convincente discutendo
l'importanza delle dell imitatori tra
virgolette fonti energetiche rinnovabili
nella riduzione emozioni che ser Ok
perfetto Ripeti una parola una frase
specifica più volte all'interno di un
promt l'evoluzione come Concetto ha
modellato lo sviluppo della specie Quali
sono i principali fattori tranti
l'evoluzione In che modo l'evoluzione
influenzata più arriva quella eh quella
parola e più in realtà il modello si può
concentrare su quello spazio latente
quindi più avrai magari una risposta
concettualizzata in quell'ambito poi
combina la catena di pensiero con i
suggerimenti di pochi colpi qui l'ha
tradotto male ragazzi catena di pensiero
è accen of thought è una tecnica di
prompt Engineering molto interessante
Fatemi sapere sotto con un bel commento
Se volete che faccio un video in cui vi
spiego questa tecnica fantasmagorica con
suggerimenti di few shot Cioè dai dei
sempi vi faccio un esempio dividi 10 per
2 per prima cosa prendi 10 divido per 2
risultato è 5 esempio due dividi 20 * 4
per prima cosa Prendi 20 e divido per 4
il risultato è 5 domanda principali
dividi 30 x 6 per prima cosa prendi 30
divido per 6 il risultato è puntini
puntini e lui lo creerà attenzione
Questo è un esempio veramente eh becero
se vogliamo molto semplice ma possiamo
fare tutto questo con degli esempi molto
più interessanti e che si adattano un
po' a quali sono le nostre esigenze
quindi gli facciamo Gli diamo dei passi
gli facciamo vedere degli esempi e poi
diciamo completa Tu
amico utilizzare i primer di output che
implicano la conclusione del prompt con
l'inizio dell'output desiderato
utilizzare il primer di output
terminando il prompt con l'inizio della
risposta anticipato questa la faccio
sempre sempre sempre se io voglio che la
risposta sia in un certo modo gliela
metto gliela metto così faccio ma per
esempio vi faccio un esempio no quando
scrivo le descrizione del mio canale
YouTube tutte le iscrizioni che vedete
sono fatte tutte a CPT alcune anche in
maniera molto ehm
molto molto balorda però ok E ho avuto
una difficoltà iniziale a far dire in
questo video ti spiego cioè diceva
sempre ti spieghiamo ti spieghiamo
spieghiamo Allora io ho detto fammi la
discussione su questo video in cui parli
così incomincia così in questo video ti
spiego puntini puntini e l'ho fatto
continuare quindi gli ho dato un primer
un qualcosa che gli ha identificato Ok
il contesto e gli ha dato qualcosa
adesso continua tu ok Quindi fantastico
questo per scrivere un saggio testo
paragrafo qualsiasi tipo di testo che
debba essere ere dettagliato numero 21
stiamo Eh scrivi un saggio eh
dettagliato su argomento in modo
dettagliato C tutte le informazioni
necessarie molto semplice questo Ragazzi
forse lo sapevate già però se scriviamo
Scrivi un paragrafo dettagliato
sull'evoluzione degli smartphone nel
dettaglio aggiungendo tutte le
informazioni necessarie Vabbè per
correggere cambiare un testo specifico
senza camb senza cambiarne lo stile
Prova a rivedere ogni paragrafo inviato
dagli utenti dovresti solo migliorare la
grammatica e il vocabolario dell'utente
assicurarti che suoni naturale dovresti
mantenere lo stile scrittore originale
assicurandoti che un paragrafo formale
rimane formale questo lo faccio spesso e
volentieri ragazzi perché alcune volte
voglio scrivo qualcosa oppure detto
qualcosa ma ANC volte ci sono degli
errorini di forma eccetera quindi con
questo prompto riesco a migliorare
quello che io effettivamente ho detto
mettendolo nella forma giusta quando si
dispone di una richiesta di codifica
complessa che potrebbe trovarsi in file
diversi d'ora in poi ogni volta che si
genera codice che si estende su più file
genera uno script che può essere
eseguito per creare automaticamente i
file specificati o apportare modifiche
ai file esistenti per inser per inserire
il codice generato Genera codice che si
estende su più file e genera uno script
Python che può essere eseguito per
creare automaticamente i file
specificati per un progetto Dango con
due app Ragazzi per chi è programmatore
Questo l'ha capito benissimo la
potenzialità per chi non è programmatore
scordatevi questa tecnica quando desid
di iniziare a continuare un testo
utilizzando parole frasi o frasi
specifiche utilizza il seguente
messaggio ti fornisco l'inizio testo
della canzone racconto paragrafo saggio
Inserisci testo parole frase completa in
base alla parola fornita mantieni il
flusso coerente esempio ti sto fornendo
l'inizio di un racconto fantasy le
montagne nebbiose nascondevano segreti
che nessun uomo conosceva completalo in
base alle parole fornite mantieni il
flusso coerente ragazzi Questo l'ho
provato Funziona molto decentemente poi
siamo alla penultima indicare
chiaramente i requisiti che il modello
deve seguire per produrre conten Uti
sotto forma di parole chiave regolamenti
suggerimenti o istruzioni ad esempio
crea una lista di cose da portare per
una vacanza al mare includendo la
seguente paroa chiave crema solare
costume di Bagno T da mare come elementi
essenziali Ok vabbè Questo qui non ho
trovato particolarmente interessante
però completezza ultimo per scrivere
qualsiasi testo e poi c'era una bonus
l'estate per scrivere qualsiasi testo ad
esempio un sgio un paragrafo che debba
essere simile a un campione fornito
include le seguenti istruzioni utilizza
la stessa lingua in base al paragrafo
fornito titolo testo saggio risposto
esempio le onde dolci sussurravano
storie antiche alle Sabbie argentate
ogni storia un fugace ricordo di epoche
passate utilizza lo stesso linguaggio
basato sul testo fornito per
rappresentare l'interazione di una
montagna con il vento anche qui molto
interessante vedete che ci sono delle
intersezioni tra una tecnica e l'altra
Anche qui è una specie di priming quello
che abbiamo visto sotto come il priming
ovvero diamo al modello un qualcosa da
seguire che poi lui seguirà in maniera
consistente ragazzi Queste erano le 26
tecniche io vi lascio Effettivamente
questo questo link nei commenti nella in
descrizione Fatemi sapere se volete più
video del genere ma soprattutto magari
delle applicazioni pratiche Questo era
un po' un'introduzione a Queste tecniche
a questo Paper che vi lascio Vi invito a
provare tecniche che assolutamente sono
molto molto valide Fatemi sapere cosa ne
pensate se le provate Fatemi sapere con
un commento Com'è andata detto questo se
sei interessato a questi temi non ti
resta che iscriverti al mio canale avrai
sempre informazioni molto pragmatiche
che servono a far liberare il tuo tempo
all'agenda e farti concentrare su quello
che conta davvero utilizzando tu di
intelligenza artificiale non ma in
realtà voglio che insomma noi umani ci
concentriamo sulla nostra intelligenza
su quello per cui siamo venuti al mondo
Ok non su quelle cose frivole che
possiamo automatizzare con le macchine
qua se giù eh detto questo si brochetti
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