Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses

Summary

本课程由流行讲师Anu Kubo主导，深入探讨了提示工程的艺术与科学。从AI的基础知识到大型语言模型（LLMs），如Chat GPT，再到文本到图像的模型，如Mid Journey，本课程全面覆盖了当前和新兴技术。通过Anu的指导，学员将掌握零次提示、少次提示、思维链条、AI幻觉和文本嵌入等高级策略。无论是新手还是希望提高生产力的专业人士，都将学会如何精细调整提示，以最大限度地提高与AI的互动效率，开启一段关于如何通过精心设计的提示与AI进行有效沟通的探索之旅。

Takeaways

• 😀 提示工程是一种涉及编写、优化和细化提示的职业，旨在完善人工智能与人类的交互。
• 📚 人工智能主要通过机器学习实现，使用大量数据分析来预测结果。
• 👩‍🏫 有效的提示工程可以极大提高与大型语言模型如ChatGPT的互动质量，不需要编程背景。
• 🌟 引入了从零开始的提示、少数示例提示和思维链提示等先进的提示工程技巧。
• 💡 语言学对于提示工程至关重要，因为它帮助理解和利用语言的细微差别。
• 🤖 语言模型通过学习大量文本数据来理解和生成人类语言，GPT-4是目前的先进模型之一。
• 🎓 无需示例的提示（Zero-shot prompting）和少数示例的提示（Few-shot prompting）展示了如何通过有限的信息提高模型的效果。
• 👁️‍🗨️ AI幻觉是模型在处理数据时可能出现的不准确或奇异输出。
• 🔍 文本嵌入和向量是理解和使用大型语言模型处理语言的高级技术。
• 🚀 本课程提供了关于提示工程的全面介绍，包括最佳实践、技术和策略，旨在提升与AI的交互效率和质量。

Q & A

什么是prompt engineering?

prompt engineering是一个新兴的职业,涉及以结构化的方式编写、完善和优化人工智能系统的提示语,目的是在人机之间达到尽可能高的互动水平。

prompt engineering的关键是什么?

linguistics(语言学)是prompt engineering的关键。了解语言的细微差别以及在不同场景下如何使用语言,对于编写有效的提示语至关重要。标准化也很关键,因为AI系统训练时使用了大量符合标准语法和语言结构的数据。

什么是语言模型?

语言模型是一种计算机程序,通过学习大量书面文本,了解并生成类人的语言。它们能够理解问题并生成看似由人工编写的回答,扮演着数字化助手的角色。

零次提示和少次提示有何不同?

零次提示是直接向预先训练的模型询问问题并获得回答,而无需任何额外训练。少次提示包括提供少量数据示例,为模型额外提供一些训练,让它可以回答那些在零次提示中无法解决的问题。

什么是AI视幻觉?

AI视幻觉是指AI模型在解释数据时产生的不寻常输出,如谷歌的DeepDream项目将图像中的模式过度解释并强调出来。这展示了AI是如何理解和解释数据的。

为什么需要使用文本嵌入?

文本嵌入能够捕捉单词的语义含义,而不仅仅是字面意义。这样AI就可以找到真正相似的词,而不是仅从字面上相似。文本嵌入将单词表示为一个高维向量,使算法能够更好地理解和处理文本信息。

最佳实践中提到了哪些要点?

写明确详细的说明,采用某种角色,指定格式,使用迭代提示,避免引导性问题,针对长主题限制范围等。

用哪种方式可以与ChatGPT交互?

可以访问openai.com网站,注册并登录帐户,选择ChatGPT,即可与之对话。还可以获取API密钥,使用官方提供的API来编程与ChatGPT交互。

如何避免耗尽ChatGPT的免费令牌?

可以访问OpenAI的网站,查看每个月的使用情况。如果免费令牌用完,可以为账户续费以继续使用。每次输入会消耗一定数量的令牌,可以使用Token计算器估算每个提示需要的令牌数量。

视频中还介绍了哪些重要内容?

视频中还介绍了AI和机器学习的基础知识,自然语言处理的历史,prompt engineering的思维方式,零次提示和少次提示,AI错觉,向量和文本嵌入等。