Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - NLP and ML Foundations
在本节中，我们将深入了解自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 在提示工程中相关的基本原理。了解这些基本概念对于设计有效提示至关重要，这些提示可以从 ChatGPT 等语言模型中引出准确且有意义的响应。
What is NLP?
NLP 是人工智能的一个子领域，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它包含用于处理、分析和操作自然语言数据的各种技术和算法。
文本预处理涉及为 NLP 任务准备原始文本数据。标记化、词干化、词形还原和去除停用词等技术用于在将文本输入语言模型之前对其进行清理和标准化。
Machine Learning Basics
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Supervised and Unsupervised Learning − 了解监督学习（其中模型在带有输入输出对的标记数据上进行训练）和非监督学习（其中模型在没有明确标签的数据中发现模式和关系）之间的区别。
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Training and Inference − 了解 ML 中的训练过程，其中模型从数据中学习以进行预测，以及推理，其中训练的模型将学习的知识应用于新的、不可见的数据。
Transfer Learning and Fine-Tuning
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Transfer Learning − 迁移学习是一种将预训练模型（如 ChatGPT）用作新任务起点的技术。它通过利用从大型数据集中学到的知识，实现更快更有效的训练。
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Fine-Tuning − 微调涉及通过在较小的带有特定任务示例的数据集上继续训练过程来将预训练模型适应特定的任务或领域。
Task Formulation and Dataset Curation
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Task Formulation − 有效地表述 ChatGPT 要执行的任务至关重要。明确定义输入和输出格式，以实现模型的预期行为。
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Dataset Curation − 整理与您的任务表述相一致的数据集。高质量和多样化的数据集对于训练健壮且准确的语言模型至关重要。
Ethical Considerations
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Bias in Data and Model − 了解训练数据和语言模型中可能存在的偏差。伦理考量在负责任的提示工程中起着至关重要的作用，以避免传播有偏差的信息。
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Control and Safety − 确保提示和与语言模型的交互符合道德准则，以维护用户安全并防止滥用。
Use Cases and Applications
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Language Translation − Explore how NLP and ML foundations contribute to language translation tasks, such as designing prompts for multilingual communication.
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Sentiment Analysis − Understand how sentiment analysis tasks benefit from NLP and ML techniques, and how prompts can be designed to elicit opinions or emotions.
Best Practices for NLP and ML-driven Prompt Engineering
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Experimentation and Evaluation − Experiment with different prompts and datasets to evaluate model performance and identify areas for improvement.
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Contextual Prompts − Leverage NLP foundations to design contextual prompts that provide relevant information and guide model responses.