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May 12, 2023 | blog.csdn.net | siblings Jack

想和大家分享一下最近学习的Coursera和openai联合打造ChatGPT Prompt Engineering在线课程，下面是通过API来访问ChatGPT的主要代码： import openai openai.api_key ='XXXXXXXXX' def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, ) return response.choices[0].message["content"] 原则1：写出清晰和具体的说明(Write clear and specific instructions) 原则2：给模型时间“思考”(Give the model time to “think”) 策略 策略 1：使用分隔符清楚地指示输入的不同部分...

May 5, 2023 | zhuanlan.zhihu.com | Import Openai |Perceived Value |siblings Jack |Jill go

这是一篇关于吴恩达与 OpenAI 最新推出的提示工程课程的笔记。视频总长度仅占 1 h 左右，限时免费，内容对新手极其友好。 1 介绍 课程大纲 1 介绍 2 指引 3 使用迭代开发策略改进你的提示语 4 文本摘要 5 推断任务 6 文本转换 7 扩展文本 8 创建聊天机器人 9 总结 基础大语言模型（Base LLM） 与指令微调大语言模型 (Instruction Tuned LLM） 的区别 常见大语言模型 (LLM) 大致可以分为两类：基础大语言模型与指令微调大语言模型。 基础大语言模型能够通过在互联网大量数据上的训练能够预测句子最可能出现的下一个单词是什么，进而能通过不断预测单词续写一段话。例如 2019 年 2 月提出的 GPT-2 就是当时流行的一种基础大语言模型。 指令微调大语言模型则取自较新的技术，一般在基础大语言模型能够预测一段话下一个单词的基础上进一步用指令和人类反馈强化学习（RLHF）去微调，使模型学到执行指令的能力。如今我们常用的 ChatGPT （GPT 3.5）就是指令微调大语言模型的一种。...

May 5, 2023 | blog.csdn.net | siblings Jack |Jill go |Perceived Value |JOhn Smith |John Smith

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Apr 30, 2023 | blog.csdn.net | siblings Jack

这是吴恩达 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》 的课程笔记系列。 本文是第二讲的内容：Guidelines 课程主讲：Andrew Ng，Isa Fulford Isa Fulford也是《OpenAI Cookbook》的主要贡献者之一 1. 下载openai pip install openai 如果是在jupyter notebook上安装，前面需要带英文感叹号（!），之后需要执行bash指令的地方都这样 !pip install openai 2.

Apr 29, 2023 | blog.csdn.net | siblings Jack |Jill go

课程链接 Setup !pip install openai !export OPENAI_API_KEY='sk-...' import openai import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, ) return response.choices[0].message["content"] Prompting 原则 原则1: Write clear and specific...