开放课程推荐 「面向开发者的 ChatGPT 提示词工程」

ChatGPT 上线至今已经有一段时间了,但是不少人还没真正掌握它的使用技巧。

其实,ChatGPT 的难点,在于 Prompt(提示词)的编写,OpenAI 创始人在今年 2 月时,在 Twitter 上说:「能够出色编写 Prompt 跟聊天机器人对话,是一项能令人惊艳的高杠杆技能」。

因为从 ChatGPT 发布之后,如何写好 Prompt 已经成为了一个分水岭。熟练掌握 Prompt 编写的人,能够很快让 ChatGPT 理解需求,并很好的执行任务。

目前你在网上看到的所有 AI 助理、智能翻译、角色扮演,本质上还是通过编写 Prompt 来实现。

只要你的 Prompt 写的足够好,ChatGPT 可以帮你快速完成很多工作,包括写爬虫脚本、金融数据分析、文案润色与翻译等等,并且这些工作还做的比一般人出色。

为了帮助大家能更好的掌握 Prompt 工程,DeepLearning.ai 创始人吴恩达与 OpenAI 开发者 Iza Fulford 联手推出了一门面向开发者的技术教程:《ChatGPT 提示工程》

--- https://github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese

ChatGPT的难点在于Prompt(提示词)的编写,熟练掌握Prompt编写的人能够很快让ChatGPT理解需求,并很好地执行任务。为了帮助开发者更好地掌握Prompt工程,吴恩达与OpenAI联手推出了一门面向开发者的技术教程《ChatGPT提示工程》。

虽然这门课程已经推出一段时间了,但我最近才开始学习。学完确实受益匪浅,推荐给大家。课程介绍了大型语言模型时的提示原则和相关策略,并提供了每个策略的实例。可在 deeplearning.ai 平台上学习,并提供预置OpenAI Key的Jupyter Notebook环境。可以边观看视频边使用Jupyter Notebook运行课程中的代码实例。

如果你觉得全英文视频有些吃力,也可以查看这个项目,在B站上传了相关视频并提供中英文字幕。即使你是跟着B站的课程学习,依然强烈建议跟着视频在 deeplearning.ai 平台上运行课程案例。

课程大纲与笔记

建议至少学习完第一章,以下是我整理的课程大纲与笔记:

访问链接:《ChatGPT Prompt Engineering for Developers-大纲&笔记》

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