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:
- Prompt构建原则与技巧
- 文本总结(如用户评论)
- 文本推断(如情感分类、主题提取)
- 文本转换(如翻译、自动纠错)
- 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
- 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”。
- 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。