ChatGPT火爆,最全prompt工程指南登GitHub热榜,标星4.7k!

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如何才能让大规模语言模型输出自己想要的结果?现在,一本超全超详提示工程指南来了,GitHub已标星4.7k。

提示工程,可以说是玩转ChatGPT、DALL·E 2等等这类AI模型的「必修课」。

但这个「提示」(prompt)具体要怎么写,多少都有些玄学在里面……

也难怪由此诞生的新职业——提示工程师,年薪已经达到了25万-33万美元。

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就在前不久,一位来自斯坦福大学的华人本科生Kevin Liu,就通过prompt injection的方法,让微软ChatGPT搜索的全部prompt泄露。此后,更是掀起了一股调戏ChatGPT的热潮。

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而今天新发布在GitHub上的一个项目,整理了提示工程的指南、论文、讲座和资源,堪称史上最全prompt资料包。

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项目地址:https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

凭借着一天近1k星的增长,这篇「提示工程指南」同时登上了GitHub Trending,和Hacker News热榜。

指南内容

语言模型的输出需要通过输入的提示实现,但结果的质量取决于你为它提供多少信息。

随着我们介绍越来越多的例子和提示工程的应用,你会注意到,一个提示通常会由几种不同的元素构成:

  • 指令:希望模型执行的具体任务或指示
  • 背景:补充的外部或上下文信息,可以引导模型做出更好的反应
  • 输入数据:想要解决的输入或问题
  • 输出指示:输出的类型或格式

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究竟该怎样玩转提示工程呢?GitHub上的这份指南,会提供很大的帮助。

这份指南包括演讲、提示介绍、论文、工具和库、数据集、博客和教程等读物,总共6个部分。

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50页PPT,一小时超详细讲座

在「讲座」这部分,包含了长达一小时的视频,代码示例,以及一份配合讲座的50页PPT。

其中,视频包含4个部分,分别是提示工程简介、提供工程的技术、工具和应用程序、未来方向。

视频和PPT都对prompt的定义做了详细介绍:prompts是指为了实现特定任务,传递给语言模型的指令和上下文。

而提示工程是创建一组提示或问题的过程,用于引导用户获得自己期望的结果。

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为什么提示工程如此重要?

因为它对研究、发现很重要,能够用来帮助测试大语言模型的各种极限,还能在大语言模型上的基础上开发各种创新型的应用。

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为什么提示工程如此重要?

因为它对研究、发现很重要,能够用来帮助测试大语言模型的各种极限,还能在大语言模型上的基础上开发各种创新型的应用。

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提示指南

团队开发的提示工程指南,主要由5部分构成:

  • 简介
  • 基础提示
  • 文本归纳
  • 问题回答
  • 对话
  • 代码生成
  • 推理
  • 进阶提示
  • few-shot提示

  • 思想链(CoT)提示

  • zero-shot CoT

  • 自洽性

  • 生成知识提示

  • 自动提示工程师(APE)

  • 对抗性提示

  • 忽略以前的指令

  • 提示泄漏

  • 越狱

  • 其他

  • 程序辅助的语言模型

  • ReAct

  • 多模态CoT提示

  • 图提示

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论文合集

团队每天都会更新有关提示工程的最新论文,并且每周都会将这些论文的摘要纳入上述指南中。

比如,LeCun今年2月的新作「Augmented Language Models: a Survey 」就被收录了进来。

具体来说,作者把论文分成了4个大类:

  • 调查/概述
  • 方法/技巧
  • 应用
  • 补充

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工具资料包

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数据集

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博客、指南、教程和其他

这部分主要是来自大佬们的经验总结。

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作者介绍

主导这个项目的Elvis Saravia,是DAIR.AI的联合创始人。

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他在台湾清华大学取得了信息系统与应用的硕士和博士学位。

在此之前,他在Meta AI担任了2年技术产品营销经理,并曾是NeurIPS研讨会和NAACL 2019的程序委员会的成员。

从Linkedin上的经历来看,这位朋友似乎也曾负责过LeCun一直心心念的Galactica。

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责任编辑:张燕妮 来源: 新智元
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