ChatGPT 使用 拓展资料：吴恩达大咖 基于LangChain的LLM应用程序开发-1

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  【ChatGPT】吴恩达『提示工程』课程完全笔记下载

  版权说明：『ChatGPT Prompt Engineering for Developers』是DeepLearning.AI出品的免费课程，版权属于DeepLearning.AI(https://www.deeplearning.ai/)。 本文是对该课程内容的翻译整理，只作为教育用途，不作为任何商业用途。 吴恩达『开发者的提示工程』课程完全笔记（PDF） ：https://github.com/youcan

  2024年02月02日

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  吴恩达 Chatgpt prompt 工程--1.Guidelines

  课程链接 Setup Prompting 原则 原则1: Write clear and specific instructions（写清楚具体的说明） 原则 2: Give the model time to “think”（给模型时间“思考”） 策略（原则1） 策略 1: Use delimiters to clearly indicate distinct parts of the input（使用分隔符清楚地指示输入的不同部分） 分隔符可以是任

  2024年02月03日

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  吴恩达|chatgpt 提示词工程师学习笔记。

  目录 一、提示指南 写提示词的2大原则： 模型的限制 二、迭代 三、总结 四、推断 五、转换 六、扩展 七、对话机器人 吴恩达和openai团队共同开发了一款免费的课程，课程是教大家如何更有效地使用prompt来调用chatgpt，整个课程时长1个半小时，也提供了对应的环境和代码，大

  2024年02月08日

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  ChatGPT prompt engineering （中文版）笔记 |吴恩达ChatGPT 提示工程

  出处：https://download.csdn.net/download/weixin_45766780/87746321 感谢中文版翻译https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/tree/main/content 国内 == 需要对openapi的endpoint做一个反向代理，并修改本地openai包的源代码== 如下图： completion 原则一：编写清晰、具体的指令 你应该通过提供

  2024年02月03日

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  吴恩达ChatGPT《Finetuning Large Language Models》笔记

  课程地址：https://learn.deeplearning.ai/finetuning-large-language-models/lesson/1/introduction 动机：虽然编写提示词（Prompt）可以让LLM按照指示执行任务，比如提取文本中的，或者对文本进行情绪分类。但是，微调LLM，可以让其更一致地做具体的任务。例如，微调LLM对话时的语气。 课

  2024年02月07日

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• 吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》【自用】

  2023年06月28日

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  吴恩达ChatGPT《Building Systems with the ChatGPT API》笔记

  使用ChatGPT搭建端到端的LLM系统 本课程将演示使用ChatGPT API搭建一个端到端的客户服务辅助系统，其将多个调用链接到语言模型，根据前一个调用的输出来决定使用不同的指令，有时也可以从外部来源查找信息。 课程链接：https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-building-system/lesson/1/intr

  2024年02月10日

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  吴恩达与OpenAI官方合作的ChatGPT提示工程课程笔记

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  2024年02月07日

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