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3天內(nèi)不再提示

ChatGPT火爆,最全prompt工程指南登GitHub熱榜,標(biāo)星4.7k!

OpenCV學(xué)堂 ? 來源:新智元 ? 2023-02-27 09:48 ? 次閱讀
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【導(dǎo)讀】如何才能讓大規(guī)模語言模型輸出自己想要的結(jié)果?現(xiàn)在,一本超全超詳提示工程指南來了,GitHub已標(biāo)星4.7k。

提示工程,可以說是玩轉(zhuǎn)ChatGPT、DALL·E 2等等這類AI模型的「必修課」。

但這個「提示」(prompt)具體要怎么寫,多少都有些玄學(xué)在里面……

也難怪由此誕生的新職業(yè)——提示工程師,年薪已經(jīng)達(dá)到了25萬-33萬美元。

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就在前不久,一位來自斯坦福大學(xué)的華人本科生Kevin Liu,就通過prompt injection的方法,讓微軟ChatGPT搜索的全部prompt泄露。此后,更是掀起了一股調(diào)戲ChatGPT的熱潮。

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而今天新發(fā)布在GitHub上的一個項目,整理了提示工程的指南、論文、講座和資源,堪稱史上最全prompt資料包。

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項目地址:https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

憑借著一天近1k星的增長,這篇「提示工程指南」同時登上了GitHub Trending,和Hacker News熱榜。

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指南內(nèi)容

語言模型的輸出需要通過輸入的提示實(shí)現(xiàn),但結(jié)果的質(zhì)量取決于你為它提供多少信息。

隨著我們介紹越來越多的例子和提示工程的應(yīng)用,你會注意到,一個提示通常會由幾種不同的元素構(gòu)成:

指令:希望模型執(zhí)行的具體任務(wù)或指示

背景:補(bǔ)充的外部或上下文信息,可以引導(dǎo)模型做出更好的反應(yīng)

輸入數(shù)據(jù):想要解決的輸入或問題

輸出指示:輸出的類型或格式

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究竟該怎樣玩轉(zhuǎn)提示工程呢?GitHub上的這份指南,會提供很大的幫助。

這份指南包括演講、提示介紹、論文、工具和庫、數(shù)據(jù)集、博客和教程等讀物,總共6個部分。

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50頁P(yáng)PT,一小時超詳細(xì)講座

在「講座」這部分,包含了長達(dá)一小時的視頻,代碼示例,以及一份配合講座的50頁P(yáng)PT。

其中,視頻包含4個部分,分別是提示工程簡介、提供工程的技術(shù)、工具和應(yīng)用程序、未來方向。

視頻和PPT都對prompt的定義做了詳細(xì)介紹:prompts是指為了實(shí)現(xiàn)特定任務(wù),傳遞給語言模型的指令和上下文。

而提示工程是創(chuàng)建一組提示或問題的過程,用于引導(dǎo)用戶獲得自己期望的結(jié)果。

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為什么提示工程如此重要?

因?yàn)樗鼘ρ芯?、發(fā)現(xiàn)很重要,能夠用來幫助測試大語言模型的各種極限,還能在大語言模型上的基礎(chǔ)上開發(fā)各種創(chuàng)新型的應(yīng)用。

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為什么提示工程如此重要?

因?yàn)樗鼘ρ芯?、發(fā)現(xiàn)很重要,能夠用來幫助測試大語言模型的各種極限,還能在大語言模型上的基礎(chǔ)上開發(fā)各種創(chuàng)新型的應(yīng)用。

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提示指南

團(tuán)隊開發(fā)的提示工程指南,主要由5部分構(gòu)成:

簡介

基礎(chǔ)提示

文本歸納

問題回答

對話

代碼生成

推理

進(jìn)階提示

few-shot提示

思想鏈(CoT)提示

zero-shot CoT

自洽性

生成知識提示

自動提示工程師(APE)

對抗性提示

忽略以前的指令

提示泄漏

越獄

其他

程序輔助的語言模型

ReAct

多模態(tài)CoT提示

圖提示

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論文合集

團(tuán)隊每天都會更新有關(guān)提示工程的最新論文,并且每周都會將這些論文的摘要納入上述指南中。

比如,LeCun今年2月的新作「Augmented Language Models: a Survey 」就被收錄了進(jìn)來。

具體來說,作者把論文分成了4個大類:

調(diào)查/概述

方法/技巧

應(yīng)用

補(bǔ)充

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工具資料包

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數(shù)據(jù)集

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博客、指南、教程和其他

這部分主要是來自大佬們的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。

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作者介紹

主導(dǎo)這個項目的Elvis Saravia,是DAIR.AI的聯(lián)合創(chuàng)始人。

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他在臺灣清華大學(xué)取得了信息系統(tǒng)與應(yīng)用的碩士和博士學(xué)位。

在此之前,他在Meta AI擔(dān)任了2年技術(shù)產(chǎn)品營銷經(jīng)理,并曾是NeurIPS研討會和NAACL 2019的程序委員會的成員。

從Linkedin上的經(jīng)歷來看,這位朋友似乎也曾負(fù)責(zé)過LeCun一直心心念的Galactica。

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審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:ChatGPT火爆,最全prompt工程指南登GitHub熱榜,標(biāo)星4.7k!

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