吴恩达与OpenAI共创：《ChatGPT提示工程实战与理论解析》

"吴恩达与OpenAI合作推出的《面向开发者的ChatGPT提示工程》笔记，是一门专注于帮助开发者高效利用ChatGPT的课程。课程包括9个课时，总时长1.5小时，分为理论和实践两大部分。" 在《面向开发者的ChatGPT提示工程》中，吴恩达教授与OpenAI共同探讨了如何优化和设计用于大型语言模型（LLM）的提示词，特别是针对ChatGPT这样的先进工具。课程首先介绍了LLM的基础概念，区分了基础LLM与指令调谐LLM。 基础LLM，如ChatGPT，基于大规模文本数据训练，能够预测下一个最可能的单词，但其缺点在于输出可能不可控，容易产生错误或不准确的回答。例如，当询问独角兽的故事时，基础LLM可能会生成各种不同的延续；而当问及具体信息如“法国的首都是哪里？”时，基础LLM可能给出不精确或无关的答案，因为它依据的是广泛的数据集。 指令调谐LLM则在基础LLM的基础上进行了人工微调，使其更擅长遵循指令提供准确、有针对性的回应。这种调校提升了LLM在特定任务上的表现，使得它们在执行指令时更为有效。 课程的理论部分包括： 1. 课程简介：讲解了LLM的分类及其特点，让学习者理解基础LLM和指令调谐LLM的区别。 2. 提示工程关键原则：深入阐述了设计提示词的关键原则，帮助学习者掌握创建有效提示的策略。 3. 提示工程需要迭代：强调了提示工程是一个迭代过程，通过不断的测试和优化才能获得最佳效果。 实践部分则侧重于实际操作，涵盖了各种类型的提示词工程应用，如： 1. 总结类提示词：如何构建能概括信息的提示词，使模型生成简洁的概述。 2. 推理类提示词：教授如何设计能引导模型进行逻辑推理的提示。 3. 转换类提示：如何使用提示词改变模型的输出形式，适应不同需求。 4. 拓展类提示词：学习如何引导模型生成更丰富的、扩展的信息。 5. 构建聊天机器人：结合以上技巧，构建能够进行自然对话的聊天机器人。 课程最后的总结部分对整个学习过程进行了回顾，帮助学员巩固所学知识，并鼓励他们在实践中不断改进和创新。通过这门课程，开发者不仅可以提升与ChatGPT等LLM交互的效率，还能增强自身的自然语言处理能力，更好地应用于实际项目中。