提示工程(Prompt Engineering)是一门相对较新的学科,旨在开发和优化提示,从而高效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题,并帮助开发人员更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限。随着 ChatGPT 等大语言模型的爆火,提示工程在大模型中的重要性不言而喻。有效的提示工程需要考虑哪些因素?如何利用LLM提示工程技术快速构建得心应手的应用?成为一个高(gao)效(xin)的 Prompt 工程师取决于哪些核心技能?

近日,全球领先的AI教育平台 DeepLearning 与 OpenAI 就共同推出了这样一门课程——《面向开发者的ChatGPT提示工程》。课程希望帮助开发人员利用 LLM 提示工程技术实现文本总结、推理、转换、扩展等应用,并构建自定义的聊天机器人,关键在于“授人以渔”——教大家探索适用于自己应用程序的 Prompt。

该课程由 AI 领域权威学者吴恩达教授联合 OpenAI 一起制作,课程总时长约90分钟,共九个章节(我们选取了前八章核心内容进行翻译)。前三章是理论介绍,后面的章节则为实践教学:

第一课:ChatGPT提示工程介绍

第二课:提示工程两大关键原则

第三课:提示工程需要迭代

第四课:总结类应用

第五课:推理类应用

第六课:转换类应用

第七课:扩展类应用

第八课:构建聊天机器人

第九课:总结

课程在较短的篇幅内清晰地介绍了 ChatGPT 提示工程的工作原理、特性以及多类型实践应用,被称作为 ChatGPT 提示工程课程中的“六边形战士”。其中对于提示工程的讲解十分扎实,且吴教授平易近人,对ChatGPT的实操娓娓道来,深入浅出地对知识点做系统性介绍。

ps:虽然吴恩达教授使用英文授课,但是矩池云已贴心地准备了中文字幕,可放心食用。

面向开发者的ChatGPT提示工程

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