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知不可乎骤得，托遗响于悲风

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吴恩达 GPT 提示工程视频课总结

吴恩达 GPT 提示工程视频课总结

这个视频是关于如何有效地使用ChatGPT来生成期望的输出。视频中主要介绍了如何精确构造提示以帮助提高AI模型的输出质量。以下是一些关键的教学要点：Lesson 1清晰和具体的指令：强调向ChatGPT提供明确且详细的指令的重要性，以确保生成的响应的准确性。解释了如何使用分隔符（如三重反引号或XML标签）来明确分隔提示中的不同部分，这有助于模型更好地理解并防止提示注入。结构化输出以便于解析：建议要求模型以结构化格式（如JSON或HTML）输出，这有助于简化后续应用程序中的解析工作。提供了如何构造提示以获取特定格式输出的示例，使数据处理更加可预测和简便。检查条件和结构化响应：建议设置提示，指导模型在继续之前验证某些条件或假设，以防止错误的结果。展示了如何格式化提示，指导AI按照系统顺序产生响应，这在数据分析等任务中提高了工作流程的效率。少量示例提示：介绍了通过在AI尝试实际任务之前提供任务示例的概念，称为少量示例提示，这有助于获得更好、更一致的响应。讨论了这种方法在模型训练和输出生成的可靠性方面的潜在好处。允许复杂推理的时间：强调允许AI有足够的时间和信息来处理复杂查询的必要性，类...

2023-05-04

2023年05月04日

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