第1集-引言-ChatGPT提示工程师|AI大神吴恩达教你写提示词

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29 Apr 202306:35

Summary

TLDR这门课程旨在教开发者如何利用ChatGPT进行提示工程。主讲者和OpenAI技术人员Iza Forfeit将介绍如何使用大型语言模型(LLM)API快速构建软件应用。课程将涵盖提示工程的最佳实践、常见使用案例(如总结、推理、转换、扩展)以及如何构建聊天机器人。强调了基础LLM和指令调整LLM的区别,并推荐使用后者来处理大多数实际应用。课程将帮助开发者了解和运用LLM API的潜力,并提供实用的提示技巧。

Takeaways

  • 🎓 本课程由Iza和另一位讲师共同讲授,Iza是OpenAI的技术团队成员,曾构建流行的Chat GPT检索插件,并致力于教授人们如何将大型语言模型技术应用于产品中。
  • 📘 网络上有很多关于如何提示(prompting)的文章,但很多都集中在Chat GPT的网页用户界面上,而作为开发者工具,通过API调用快速构建软件应用的能力被低估了。
  • 🚀 课程将分享使用大型语言模型(LLM)的可能性和最佳实践,包括软件开发中的提示最佳实践、常见用例以及如何构建聊天机器人。
  • 🔍 大型语言模型(LMS)主要分为两种类型:基础型(base LM)和指令调整型(instruction tuned LM)。基础型LMS根据文本训练数据预测下一个词,而指令调整型LMS被训练以遵循指令。
  • 🏛 指令调整型LMS通过进一步的训练和人类反馈强化学习(RLHF)技术进行优化,以提高其帮助性、诚实性和无害性,相比基础型LMS,它们更不容易输出有问题的文本。
  • 🛠️ 本课程将专注于指令调整型LMS的最佳实践,建议大多数应用使用这种类型的LMS,因为它们更易于使用,并且随着OpenAI和其他语言模型公司的工作,它们变得更加安全和一致。
  • 👥 感谢OpenAI和deep learning.ai团队对课程材料的贡献,包括Andrew、Maine、Job、Palermo、Boris、Power、Ted、Centers、Lilian Wang以及Jeff、Ludwig、Ed、Issue和Tommy Nelson。
  • 💡 使用指令调整型LMS时,要像给一个聪明但不了解任务细节的人下达指令一样。如果指令不够清晰,可能会导致LMS无法正确工作。
  • 📝 明确指定你想要的文本内容、风格和预期的输出,可以帮助LMS更准确地生成你想要的结果。
  • 🕒 下一视频中将展示如何清晰具体地提示LMS,这是提示LMS的一个重要原则,并且将介绍另一个原则:给LMS时间思考。

Q & A

  • 这个课程是关于什么的?

    -这个课程是关于如何使用大型语言模型(LLM)技术,特别是针对开发者的Chat GPT,来快速构建软件应用程序。

  • Iza Forfeit是谁,她在课程中扮演什么角色?

    -Iza Forfeit是OpenAI的技术团队成员,她构建了流行的Chat GPT检索插件,并且大部分工作是教授人们如何在产品中使用大型语言模型技术。

  • 为什么说使用API调用大型语言模型构建软件的能力被低估了?

    -因为许多人还在使用Chat GPT的网页用户界面来执行特定和一次性的任务,而没有意识到作为开发者工具,通过API调用大型语言模型可以更快地构建软件应用。

  • 课程中提到的AI基金是什么?

    -AI基金是deep learning.ai的姐妹公司,它与许多初创公司合作,将大型语言模型技术应用于不同的应用场景。

  • 大型语言模型(LLM)主要有两种类型,它们是什么?

    -大型语言模型主要有两种类型:基础型LLM和指令调整型LLM。基础型LLM被训练来预测基于文本训练数据的下一个词,而指令调整型LLM被训练来遵循指令。

  • 基础型LLM和指令调整型LLM有什么区别?

    -基础型LLM主要基于大量互联网和其他来源的数据来预测下一个最可能的词,而指令调整型LLM则是在基础LLM的基础上,通过进一步的训练使其能够遵循指令,并通过人类反馈的强化学习来提高其帮助性和指令遵循能力。

  • 为什么指令调整型LLM比基础型LLM更安全、更符合要求?

    -指令调整型LLM经过特别训练,以变得乐于助人、诚实和无害,因此它们不太可能输出有问题的文本,如有毒输出,与基础型LLM相比。

  • 课程中提到的最佳实践是什么?

    -课程中提到的最佳实践包括为软件开发提供明确的提示,以及一些常见的用例,如总结、推断、转换和扩展,还有如何使用LLM构建聊天机器人。

  • 为什么在使用指令调整型LLM时,需要给出清晰的指令?

    -清晰的指令有助于LLM更准确地理解任务的具体要求,从而生成所需的输出。如果指令不够清晰,LLM可能无法生成预期的结果。

  • 课程中提到的Rohf是什么?

    -Rohf是Reinforcement Learning from Human Feedback的缩写,即人类反馈的强化学习,这是一种通过人类评估者提供的反馈来改进系统性能的技术。

  • 课程中提到的OpenAI Cookbook是什么?

    -OpenAI Cookbook是一个教程,它教授人们如何提示(prompting),即使用特定的指令或问题来引导大型语言模型生成所需的输出。

  • 课程中提到的deep learning.ai是什么?

    -deep learning.ai是一个提供深度学习教育的平台,它与OpenAI紧密合作,共同开发和提供教育材料和课程。

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