当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时,OpenAI 却一直迟迟没有消息,仍在修复其前身。这家总部位于旧金山的公司于昨日发布了一个名为 ChatGPT 的新模型,它是 GPT-3 的衍生产品,它以对话的方式进行交互。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
目前官网的标价是:每1,000 token 收费0.002 美元,约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容,也就是说,openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能,能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话,那么你每次调用API 时,都必须叠加上之前的对话内容,而文字越多,花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
如果是人类来回答这个问题,即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答,但对机器来说,除非依赖大量人为制定的规则,回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
大数据文摘出品 最近ChatGPT太火了,想必大家都玩的不亦乐乎吧? 不管是提什么稀奇古怪的要求,ChatGPT似乎都能给你满意的答案。 当然,有时候也会让你“惊喜”。 不过,看惯了人类教ChatGPT做事,有没有看过人类给ChatGPT打工? 比如说,让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画,自己帮它画出来。Medium上一位博主就这么干了,文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客,真的非常有趣了! 和ChatGPT合作画出超现实主义漫画 博主先是确认了一下,ChatGPT目前还不能画画……
提示工程是一门相对较新的学科,用于开发和优化提示,以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。快速的工程技能有助于更好地理解大型语言模型(llm)的功能和局限性。研究人员使用即时工程来提高llm在广泛的常见和复杂任务上的能力,如问题回答和算术推理。开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。
使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是,我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人,只需要很少的工作量。在这一节中,我们将探索如何利用聊天格式(接口)与个性化或专门针对特定任务或行为的聊天机器人进行延伸对话。
选自Quantamagazine 机器之心编译 作者:Mordechai Rorvig 机器之心编辑部 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看,它们能够以某种方式关注多个单词,从而可以立即进行「全局」分
大数据文摘授权转载自学术头条 几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程,该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。 每部分内容都有技术介绍和示例展示,下面我们看看具体
选自微软博客 机器之心编译 机器之心编辑部 大模型有了,下一步就是设计 Prompt 了。 几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程,该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景
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Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:Mordechai Rorvig 转自机器之心 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看,它们能够以某种方式关注多个单词,从而可以立即进行「全局」分析。但这究竟
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】新必应和ChatGPT大PK,谁更厉害?记者亲测,新必应似乎比ChatGPT表现更好。 根据微软的说法,「新必应」搜索引擎是由「比ChatGPT更强大」的OpenAI技术驱动的。 因此,新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么,相比之下,谁的答案会更好呢? 最近,Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题,并比较了它们的回答。 太长不看版: 新必应 由于可以在线搜索更多的资料,新必应在回答有关预算、规划和一
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务,因此有望成为提高办公、学习效率的工具。以前的人工智能AlphaGo打败了柯洁,但只是在围棋领域,而ChatGPT则已经进入了日常工作领域和生活世界。
吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版,主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用,包括:书写 Prompt 的原则; 文本总结(如总结用户评论); 文本推断(如情感分类、主题提取); 文本转换(如翻译、自动纠错); 扩展(如书写邮件);
如何提问,是一门学问,不是三言两语就能讲清楚的。如果你不知道如何提问,或者你的提问总是得不到有效的回答,那就好好看看这篇文章以及这篇文章里所有的链接吧。无论如何,你要记住一个真理——如果你不好好花时间想一个好的问题,别人也不会花时间好好回答你的问题。
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