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

一篇关于提示工程的全面指南在GitHub上发布,包含了丰富的资源、论文、讲座和工具,帮助用户更好地理解和运用提示来引导AI模型,如ChatGPT,以获得期望的输出。这份指南详细介绍了提示的不同元素,并强调了提示工程在测试大语言模型极限和开发创新应用中的重要性。

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转自 | 新智元

编辑 | 好困 Aeneas

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

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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。

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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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参考资料:

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


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