ChatGPT爆火之后，与大语言模型对话能力（prompt engineering：提示工程）成为一项稀缺技能，现在招聘市场专业的prompt工程师年薪达到几十万甚至百万。基于此，吴恩达（前百度首席科学家，谷歌大脑负责人）联合openAI公司推出一套专业课程，讲解如何与ChatGPT等大模型对话，接下来作者和你一起从头开始，逐步实战演练，绝对颠覆对ChatGPT能力的认知。
课程需要工具：
1）jupyter：自行百度如何安装，非常简单
2）一个openAI的api_key
3）一个本机能访问openAI的URL
在这节课程中，我们将练习两个提示原则及其相关策略，以编写大型语言模型的有效提示。
实战准备：
说明：导入相关模块包，封装好openAI的交互函数，api_key和openai_url需要相应替换成你自己的openAI信息
提示原则：
原则1：编写清晰具体的指令
原则2：给模型'思考'的时间
相关策略：
策略1：使用分隔符清晰地指示输入的不同部分
- 分隔符可以是任何东西，如：```, """, < >, `<tag> </tag>`, `:`
策略2：要求结构化输出
- JSON、HTML
策略3：要求模型检查是否满足条件
可见GPT成功将文本中的说明（指令）识别出来，且按步骤列出来，yyds~~
我们再对比试下另外一个例子：
这段话中不包含序列性描述，GPT也给出了正确的结论，yyds~~
以后将文本描述转换成 步骤类的说明 完全可以用GPT操作了，效率瞬间提升N倍！！！
好，这节课我们先到这里，大家可以根据以上例子替换不同的文案描述在jupyter上自行实验，多多练习。
下节课我们讲解如何让GPT自己思考来完成逻辑性的推导工作
限时福利：大家如果没有api_key或者本机能访问openAI的URL，可以拉取3位好友关注公众号：奇点涌现，公众号已对接ChatGPT，发消息即可体验。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-580546.html
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到了这里，关于吴恩达提示工程实战演练 - 提示原则及其相关策略的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
