文章主题：ChatGPT Prompt Engineering, OpenAI Retrieval, AI Fund applications
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我很高兴你能和我一起。
我也很高兴在这里和大家分享一些最佳实践。
因此，网络上有很多关于如何提示的资料，比如“每个人都应该知道的30个提示”。
这些都主要集中在ChatGPT的网页用户界面上，很多人都在使用它来完成特定的、通常一次性的任务。
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首先，你将学习一些软件开发的最佳实践，然后我们将介绍一些常见的用例，如总结、推理、转换、扩展，然后你将使用一个LLM构建一个聊天机器人。
我们希望这将激发你关于可以构建的新应用的想象力。
所以，在开发大型语言模型或LLM的过程中，我们通常会有两种类型的LLM，我将它们称为基础LLM和指令调优LLM。
所以，基础LLM通过预测基于文本训练数据的下一个单词来进行训练，通常会在大量的互联网和其他来源的数据上进行训练，以找出最可能的下一个单词。所以，比如，如果你给我们提示“从前有一个独角兽”，它可能会补充说，“它和所有独角兽朋友们住在一个魔法森林里。”
但是，如果你给我们提示“法国的首都是
什么”，那么根据互联网上可能有的文章，基础LLM可能会用“法国最大的城市是什么，法国的人口是多少”等等来完成这个问题，因为互联网上可能会有关于法国的问题列表。
相比之下，指令调优LLM，这是大量LLM研究和实践所在的方向，一个指令调优LLM已经被训练来遵循指令。
所以，如果你问它“法国的首都是什么”，它更有可能输出类似于“法国的首都是巴黎”。
所以，通常训练指令调优LLM的方式是，你从一个已经在大量文本数据上进行训练的基础LLM开始，然后进一步训练，进一步微调它，用输入和输出来调整和跟随这些指令，然后经常使用一种叫做RLHF的技术，即通过人类反馈进行强化学习，来使系统更能帮助和遵循指令。
因为指令调优LLM已经被训练为有用、诚实和无害，所以比如，它们不太可能输出有问题的文本，比如相比于基础LLM，它们不太可能输出有毒的输出，所以许多实用场景已经向指令调优LLM转移。
你在互联网上找到的一些最佳实践可能更适合基础LLM，但对于今天的大多数实际应用，我们建议大多数人更关注指令调优LLM，因为它们更易于使用，而且，由于OpenAI和其他LLM公司的工作，它们变得更安全，更合规。
所以，这个课程将关注指令调优LLM的最佳实践，这也是我们建议你在大多数应用中使用的。
在继续之前，我只想感谢OpenAI和DeepLearning.ai的团队，他们为Isa和我将要展示的材料做出了贡献。
我非常感谢Andrew Mayne、Joe Palermo、Boris Power、Ted Sanders和Lillian Weng，他们来自OpenAI，他们非常积极地和我们一起研究材料，审核材料，以便为这个短课程组织课程。我也非常感谢DeepLearning方面Geoff Lodwig、Eddy Shyu和Tommy Nelson的工作。
所以，当你使用一个指令调优LLM时，想象你正在给另一个人，比如一个聪明但不知道你任务细节的人，发出指示。所以，当LLM不工作的时
候，有时候是因为指示不够清晰。
比如，如果你说，”请给我写一些关于Alan Turing的东西。”那么，除此之外，明确你想要的文本是否关注他的科学工作，他的个人生活，他在历史上的角色，或者其他什么，可能会更有帮助。
如果你明确你希望文本的语气是怎样的，是否应该像职业记者写的那样，或者更像是你向朋友草草写下的随笔，那么这将有助于LLM生成你想要的内容。当然，如果你设想自己要求一个刚毕业的大学生为你完成这个任务，如果你能明确哪些文本片段，他们应该预先阅读，以便写关于Alan Turing的这篇文章，那么这会更好地帮助这个刚毕业的大学生成功地完成这个任务。
所以，在下一个视频中，你会看到如何清晰、明确的例子，这是提供LLM提示的一个重要原则。而且，你也会从Isa那里学习到第二个提示原则，那就是给LLM一些时间思考。所以，让我们继续下一个视频。
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”作者：AI悦创排版：AI悦创
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