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2023-06
学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 4
吴恩达chatGPT课程学习笔记&简单翻译，有兴趣的同学还是去看原版的课程比较好~~
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图片由Stable Diffusion绘制
首先
狗头保命，不是翻译，是学习笔记，也就是中间删了部分我觉得不重要的内容，部分我觉得有意思的内容稍稍扩展了一点。
感兴趣的同学请去看原版的课程，原本的课程是免费的：
https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
想要逐句翻译版本的同学可以看这里：
https://blog.csdn.net/youcans/article/details/130489953
摘要任务
摘要总结是大语言模型非常擅长的东西之一，这也是让人很兴奋的一个功能——世界上有那么多书，我不可能一一读完，但是可以用ai帮我快速总结精炼出来，这就使得快速了解什么东西有了可能。
比如商品评论可能非常长，就可以让AI快速总结精炼，比如30字以内，一下就能省去我很多时间。同理，也可以控制字数让AI来针对某个特定的方向进行总结。
这种功能对于只有一条商品评论的时候可能没什么用，但是有100条评论的时候就可以让AI协助快速把大量的文本识别为有规则的、可统计的表格数据。
推理任务
在传统的机器学习中，如果要训练AI识别一段文本是正面情绪还是负面情绪，通用的做法是要准备一个单独的模型和样本集并进行训练，来让AI完成这个任务。并且不同的推理任务需要设置不同的模型，甚至在不同的业务场景中，还需要单独配置停用词表。
但是有了大语言模型之后，这种推理任务就不需要写多个模型了，只需要一些简单的提示词就可以胜任多种推理任务：如识别情感，提取姓名等。比如，想要识别评论的情感，无需部署和训练模型了，只需要简单地输入prompt：
代码语言：javascript复制prompt = f"""
What is the sentiment of the following product review,
which is delimited with triple backticks?
Review text: '''{lamp_review}'''
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)同样的，可以通过加一些提示词来控制模型输出的形式，如只输出 -或者输出五个情感词汇等等或者输出为json格式等，都是可以实现的。
我们可以利用这一点，让AI对大段文章做主题推断，提炼文章的关键词等。在机器学习中，这被称为"零样本学习算法“，因为我们没有给它任何标记的训练数据。所以，这就是零样本。只需要一个提示，它就可以确定这篇新闻报道涉及了哪些主题。
在舆情监控的场景，也是有很好的应用的，只需要把AI提取出来的文章关键词写入一个dict，然后写个循环去读取dict，一旦出现感兴趣的新闻直接报警就可以了：
代码语言：javascript复制topic_dict = {i.split(': ')[0]: int(i.split(': ')[1]) for i in response.split(sep='n')}
if topic_dict['nasa'] == 1:
print("ALERT: New NASA story!")转换任务
让AI处理各种转换格式的任务简直是爽得不要不要的，比如把html转json，甚至是把SQL转dax。还可以拿来作检查，校验格式是否正确。
翻译也是AI很擅长的工作，识别语言并对应翻译，甚至还能指定翻译的语气和风格，如口语化表达、商务场合表达、学术场合表达。
扩充任务
比如针对客户的评论生成自动回复的邮件。就可以让AI先去总结客户的评论的情感方向是正面反馈还是负面反馈，针对正面的反馈回复表示感谢，针对负面的反馈道歉并建议客户联系客服之类的。
过去的这种任务，尤其是针对负面评论的回复，用通用的模板回复往往会让人觉得很没有诚意，但是chatgpt可以在回复的时候提到一些用户提到的问题“针对您提到的XX问题我们表示……”，让人没有通用回复道歉的感觉。
尽管AI生成电子邮件很方便，但还是不要大量尝试吧，垃圾邮件一旦泛滥，这一点点“智能”就无法打动客户了。
这里就要提到语言模型参数的一个参数了，称为温度（temperature）。这个参数在控制模型随机程度的，在 temperature=0 的情况下，每次执行相同的提示时，你可以期待相同的输出。而当 temperature=0.7 时，每次都会得到不同的输出。
如果你试图建立一个可靠的和可预测的系统，你就应该使用 temperature=0。而如果你希望模型更有创造性，你可能想获得更加多样性的不同输出，你可能需要使用更高的温度参数。
THANKS
