GPT Prompt

本文总结我关于GPT prompt的一些常用模板和资源。

我常用的模板

大致模板:你是一个怎样的人,我的场景是什么,我想要什么,你需要做什么。

比如:

你是一个经验丰富的前端开发者,我想要学习React框架相关的知识,我希望你给出一个学习大纲,使我能够循序渐进的学习。你只需要给出一个大纲即可,关于我感兴趣的内容,我会再去详细询问。

你是一个分布式领域的专家,现在我们公司要开发一个分布式的应用。我们需要你指导我们改如何开发一个分布式系统。我们的应用是一个典型的web应用,其中涉及web前端,网关,spring cloud,数据库等等。请一一列举,之后我会根据感兴趣的点详细提问。

你是一个经验丰富的流媒体开发人员,我想问你一下关于流媒体视频开发的知识。你需要告诉我关于Java开发流媒体的方法和相关的类库。我现在想要通过Java程序获得一条rtmp或者rtsp的流的信息,比如流的码率、帧率等信息,请告诉我该用哪些类库或方法。

至于其他用法,我会用其他人写好的工具,现在有很多AI网站导航。

如果大家想看更详细的prompt介绍,可参考如下资源。

resource

https://landbot.io/blog/how-to-write-prompts-for-chat-gpt

https://www.linkedin.com/posts/samuel-szuchan_how-to-actually-use-chatgpt-ugcPost-7081602639028731904-av6V/?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

https://zapier.com/blog/gpt-prompt/

https://weread.qq.com/web/bookDetail/4cc32520813ab8230g015373

现在有prompt的优化网站:https://promptperfect.jina.ai/prompts

GPT Prompt的更多相关文章

  1. 解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

    这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型.这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品.和前两章微调LM和全部冻结的pro ...

  2. 解密Prompt系列4. 升级Instruction Tuning:Flan/T0/InstructGPT/TKInstruct

    这一章我们聊聊指令微调,指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢?哈哈只要你细品,你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入,部分认为instruction是promp ...

  3. 三分钟速览GPT系列原理

    其中,Transformer和BERT来自Google,GPT系列[GPT.GPT-1.GPT-2.GPT-3.ChatGPT.GPT-4]来自OpenAI. GPT Paper名为Improving ...

  4. 在云服务器上搭建个人版chatGPT及后端Spring Boot集成chat GPT

    总结/朱季谦 本文分成两部分,包括[国内服务器上搭建chat GPT]和[后端Spring Boot集成chat GPT]. 无论是在[国内服务器上搭建chat GPT]和[后端Spring Boot ...

  5. [AIGC]GPT模型概述

    2 Open AI: ChatGPT 2.0 ChatGPT 官网 https://openai.com/ https://platform.openai.com/ 原 : https://beta. ...

  6. 从k8s 的声明式API 到 GPT的 提示语

    命令式 命令式有时也称为指令式,命令式的场景下,计算机只会机械的完成指定的命令操作,执行的结果就取决于执行的命令是否正确.GPT 之前的人工智能就是这种典型的命令式,通过不断的炼丹,告诉计算机要怎么做 ...

  7. 解密prompt系列5. APE+SELF=自动化指令集构建代码实现

    上一章我们介绍了不同的指令微调方案, 这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本!这样每个人都可以构建自己的专属指令集, 哈哈当然我也在造数据集进行时~ 介绍两种方案SELF Instruct和A ...

  8. Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型技术初探

    一.Transformer模型 2017年,Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取 ...

  9. GPT护理机器人 - 让护士的工作变简单

    引子 书接上文<GPT接入企微应用 - 让工作快乐起来>,我把GPT接入了企微应用,不少同事都开始尝试起来了.有的浅尝辄止,有的刨根问底,五花八门,无所不有.这里摘抄几份: "帮 ...

  10. prompt() 方法,弹框带输入框

    prompt() 有alert的风格,却带着输入框,这是怎么实现的呢? 语法 prompt(text,defaultText) 参数 描述 text 可选.要在对话框中显示的纯文本(而不是 HTML ...

随机推荐

  1. 应用实践:Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]

    相关文章: Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务[打车数据.快递单] Paddlenlp之UIE分类模型[以情感倾向分析新闻分类为例]含智能标注方案) 项目连接: 应用实践:分类模型大集成者 ...

  2. 2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档)文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等

    文档抽取任务Label Studio使用指南 1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取).文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档) ...

  3. 18.3 NPCAP自定义数据包过滤

    NPCAP 库是一种用于在Windows平台上进行网络数据包捕获和分析的库.它是WinPcap库的一个分支,由Nmap开发团队开发,并在Nmap软件中使用.与WinPcap一样,NPCAP库提供了一些 ...

  4. Win32汇编:仿写多态与虚函数

    多态性是面向对象的重要组成部分,利用多态可以设计和实现易于扩展的程序,所谓多态就是一个类函数有多重形态,具有不同功能的函数可以用同一个函数名,实现使用一个函数名调用不同内容的函数,从而返回不同的结果, ...

  5. [XXL-JOB] 分布式调度XXL-JOB快速上手

    1.概述 1.1什么是任务调度 我们可以思考一下下面业务场景的解决方案: 某电商平台需要每天上午10点,下午3点,晚上8点发放一批优惠券 某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒 某财务系 ...

  6. Node工程使用云服务器中的redis镜像做数据库

      Redis镜像安装 在云服务器中执行指令 docker pull redis 添加redis镜像实例的配置 [root@VM-0-11-centos ~]# cd /home [root@VM-0 ...

  7. ProTab(高级表格)的使用

    一. params 和 request 属性的使用 例子如下: import React, { useState } from 'react'; import { ProTable } from '@ ...

  8. Typora Mac中文破解版获取

    作为程序员,markdown是非常好用的文本编辑语言,而Typora是非常好用的一款markdown编辑工具.Typora提供读者和作家的无缝体验.它删除了预览窗口,模式切换器,降低源代码的语法符号以 ...

  9. 一句话总结Docker与K8S的关系

    一句话总结:Docker只是容器的一种,它面向的是单体,K8S可以管理多种容器,它面向的是集群,Docker可以作为一种容器方案被K8S管理.下文继续具体介绍. 1.容器的核心概念 介绍这几个核心概念 ...

  10. strobe

    总是喜欢一个人出神,置身的场景经常是小时有趣的明晃晃的下午.也不知道为什么印象中有趣的下午的阳光总是让人睁不开眼,我也曾试图给大脑传递过"能不能将那晃眼的阳光删去",但再次置身仍是 ...