prompt learning
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Prompt 工程师指南 [高阶篇]:对抗性 Prompting、主动 prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompting 等
对抗性Prompting是Prompting工程中的一个重要主题,因为它有助于理解与 LLMs 相关的风险和安全问题。这也是一门重要的学科,用于识别这些风险并设计解决问题的技术。
Prompt 工程师指南 [应用篇]:Prompt 应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering
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Prompt 工程师指南 [从基础到进阶篇]:用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题
Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
Prompt learning 教学 [最终篇]:Chatgpt 使用场景推荐、优秀学习资料推荐、AI 工具推荐
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Prompt learning 教学 [技巧篇]:通过增加示例、引导词、特殊符号指令等方式让 chatgpt 输出更好的答案
在问答场景里,为了让 AI 回答更加准确,一般会在问题里加条件。比如让 AI 推荐一部电影给你 Recommend a movie to me 。但这个 prompt 太空泛了,AI 无法直接回答,接着它会问你想要什么类型的电影,但这样你就需要跟 AI 聊很多轮,效率比较低。
Prompt learning 教学 [进阶篇]:简介 Prompt 框架并给出自然语言处理技术:Few-Shot Prompting、Self-Consistency 等;项目实战搭建知识库内容机器人
看完基础篇的各种场景介绍后,你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」,更多地集中讲如何用,但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运用外,还会讲更多「道」的部分。高级篇的开篇,我们来讲一下构成 prompt 的框架。
Prompt learning 教学 [基础篇]:prompt 基本原则以及使用场景技巧助力你更好使用 chatgpt,得到你想要的答案
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