#LLM入门|Prompt#1.1 第一部分_面向开发者的LLM入门教程_简介

Prompt工程:解锁大语言模型潜能的关键技巧

随着大语言模型(LLM)的兴起,Prompt工程已成为开发者利用LLM构建功能强大应用的关键技能。在这个新时代,Prompt不仅是指导LLM的输入形式,更是塑造其能力上限与下限的重要因素。

Prompt工程入门

针对开发者的提示工程教程,由吴恩达老师与OpenAI合作推出,《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》深入浅出地介绍了如何构建Prompt以及利用OpenAI API实现多种功能,如总结、推断、转换等。

主要内容:
  1. Prompt构建原则与技巧
  2. 文本总结(如用户评论)
  3. 文本推断(如情感分类、主题提取)
  4. 文本转换(如翻译、自动纠错)
  5. 扩展功能(如邮件书写)

掌握Prompt工程的技巧,将帮助你充分利用LLM,实现个性化定制的功能,开启LLM应用开发的新篇章。

提示工程简介

背景与合作

  • 基于《Prompt Engineering for Developer》课程,合作吴恩达老师与 OpenAI 技术团队成员 Isa Fulford 老师。
  • Isa Fulford 老师为知名ChatGPT插件开发者,曾在LLM技术应用和Prompt设计方面做出重要贡献。

目标与内容

  • 旨在分享使用提示词开发LLM应用的最佳实践和技巧。
  • 包括软件开发提示词设计、文本总结、推理、转换、扩展以及构建聊天机器人等方面的知识。

LLM类型介绍

  1. 基础LLM
  • 通过大量文本数据训练,预测下一个单词能力。
  • 例子:以输入提示为“从前,有一只独角兽”,LLM继续预测“她与独角兽朋友共同生活在一片神奇森林中”。
  1. 指令微调LLM
  • 通过专门训练,更好理解并遵循指令。
  • 例子:当询问“法国的首都是什么?”时,模型直接回答“法国的首都是巴黎”。

举例

  • 基础LLM:
    • 输入提示:“从前,有一只独角兽”
    • 输出:“她与独角兽朋友共同生活在一片神奇森林中”
    • 输入提示:“法国的首都是什么?”
    • 输出:“法国最大的城市是什么?法国的人口是多少?”
  • 指令微调LLM:
    • 输入指令:“请为我写一些关于阿兰·图灵( Alan Turing )的东西”
    • 输出:“阿兰·图灵是20世纪最伟大的数学家之一,他的工作对现代计算机科学产生了深远影响。”
    • 输入指令:“向朋友写一封关于假期的邮件”
    • 输出:“嘿!最近过得怎么样?我想分享一下我最近的假期经历。”

课程重点

  • 针对指令微调LLM的最佳实践。
  • 强调指令明确性的重要性,建议提供充足思考时间。
  • 可自定义语调及内容细节,以满足特定需求。

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