المشروع الفوري السحري؟♂️
يحتوي هذا المستودع على مورد هندسي سريع تم فحصه يدويًا، مع التركيز على المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT)، وChatGPT، وPaLM، والمزيد.
جدول المحتويات
- ورق
- الأدوات والكود
- واجهة برمجة التطبيقات
- مجموعة البيانات
- نموذج
- كاشف محتوى الذكاء الاصطناعي
- تثقيف
- فيديو
- كتب
- مجتمع
- كيفية المساهمة
ورق
؟
تكنولوجيا الهندسة السريعة :
- طريقة لتحسين مشروع ChatGPT Prompt باستخدام دليل Prompt Pattern [2023] (Arxiv)
- التحسين المنفصل القائم على التدرج للضبط الدقيق والاكتشاف الفوري [2023] (Arxiv). - نصيحة عامة: عرض توضيحي لتوليد سلاسل التفكير لنماذج اللغات الكبيرة [2023] (Arxiv)
- المطالبات التقدمية: التعلم المستمر لنماذج اللغة [2023] (Arxiv)
- نصائح لمعالجة الدُفعات: الاستدلال الفعال باستخدام LLM API [2023] (Arxiv)
- المطالبات المستمرة لحل المشكلات المعقدة [2022] (Arxiv)
- نصائح هيكلية: توسيع نطاق التعلم السياقي إلى 1000 مثال [2022] (Arxiv)
- نماذج اللغات الكبيرة هي مهندسون سريعون على المستوى البشري [2022] (Arxiv)
- اسألني أي شيء: استراتيجيات بسيطة لتحفيز نماذج اللغة [2022] (Arxiv)
- نصائح لكي يكون GPT-3 موثوقًا [2022] (Arxiv)
- نصائح عاجلة: الأساليب المعيارية لحل المهام المعقدة [2022] (Arxiv)
- PromptChainer: تسلسل مطالبات نموذج اللغة الكبيرة عبر البرمجة المرئية [2022] (Arxiv)
- التحقيق في هندسة التلميحات في نماذج الانتشار [2022] (Arxiv)
- اعرض عملك: مسودة تقريبية للحسابات المتوسطة باستخدام نماذج اللغة [2021] (Arxiv)
- نصائح تعليمية لإعادة تصور GPTk [2021] (Arxiv)
- الإشارات المرتبة بشكل رائع واكتشافها: التغلب على حساسية ترتيب الإشارات الصغيرة [2021] (Arxiv)
- قوة المقياس للضبط السريع الفعال للمعلمات [2021] (Arxiv)
- برمجة نماذج اللغة الكبيرة: ما وراء نموذج اللقطات القليلة [2021] (Arxiv) - ضبط البادئة: تحسين التلميحات المستمرة للجيل [2021] (Arxiv)
الاستدلال والتعلم السياقي :
- استدلال سلسلة التفكير متعدد الوسائط في نماذج اللغة [2023] (Arxiv)
- بعد إعادة التفكير، نحن لا نتبع طريق التفكير ذو الخطوة الواحدة! التحيز والضرر في الاستدلال الصفري [2022] (Arxiv)
- رد الفعل: تضافر الاستدلال والعمل في نماذج اللغة [2022] (Arxiv)
- النماذج اللغوية مسببون جشعون: تحليل رسمي منهجي لسلاسل الفكر [2022] (Arxiv)
- التقدم المحرز في جعل النماذج اللغوية أفضل للاستدلال [2022] (Arxiv)
- نماذج اللغات الكبيرة هي مسببات صفرية [2022] (Arxiv)
- التفكير مثل منفذ البرنامج [2022] (Arxiv)
- يعمل الاتساق الذاتي على تحسين تفكير سلسلة التفكير في نماذج اللغة [2022] (Arxiv)
- إعادة التفكير في دور العرض التوضيحي: ما الذي يجعل التعلم السياقي ناجحًا؟ [2022] (اركايف)
- تعلم الشرح: الاستدلال متعدد الوسائط للأسئلة والأجوبة العلمية من خلال سلاسل التفكير [2022] (Arxiv)
- سلسلة الفكر تطالب باستخلاص الاستدلال في نماذج اللغات الكبيرة [2021] (Arxiv)
- توليد المعرفة يطالب بالتفكير المنطقي [2021] (Arxiv)
- BERTese: تعلم كيفية التواصل مع BERT [2021] (Acl)
تقييم وتحسين النماذج اللغوية :
- نماذج اللغات الكبيرة عرضة للتداخل من سياق غير ذي صلة [2023] (Arxiv)
- الزحف إلى قاعدة المعرفة الداخلية لنماذج اللغة [2023] (Arxiv) - طرق اكتشاف سلوك نموذج اللغة: تقييم كتابة النموذج [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي
- المعايرة قبل الاستخدام: تحسين أداء اللقطات القليلة لنماذج اللغة [2021] (Arxiv) الرابط الأصلي
تطبيق نموذج اللغة :
- نصائح لتصنيف الميمات الضارة متعددة الوسائط [2023] (Arxiv) الرابط الأصلي
- نموذج اللغة السريعة لتوليف المحادثة الاجتماعية [2023] (Arxiv) الرابط الأصلي
- مطالبات مدركة للحس السليم لتوليد محادثة تعاطفية خاضعة للرقابة [2023] (Arxiv) الرابط الأصلي
- نموذج اللغة المدعومة بالبرنامج [2023] (Arxiv) الرابط الأصلي
- الكتابة القانونية السريعة للتنبؤ بالحكم القانوني متعدد اللغات [2023] (Arxiv) الرابط الأصلي
- بحث عن الهندسة السريعة لحل مشكلات CS1 باستخدام اللغة الطبيعية [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي
- إنشاء قطعة أرض باستخدام نماذج لغوية مدربة مسبقًا [2022] (Acl) الرابط الأصلي
- المطالبة التلقائية: استخدام المطالبات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا للحصول على المعرفة من نماذج اللغة [2020] (Arxiv) الرابط الأصلي
أمثلة على اكتشاف التهديدات والتدابير المضادة :
- الذكاء الاصطناعي الدستوري: غير ضار عبر تعليقات الذكاء الاصطناعي [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي
- تجاهل النصيحة السابقة: تقنيات الهجوم لنماذج اللغة [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي
- نص تم إنشاؤه آليًا: مسح شامل لنماذج التهديد وطرق الكشف [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي
- تقييم مدى حساسية نماذج اللغة المدربة مسبقًا من خلال أمثلة عدائية مصنوعة يدويًا [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي
- الكشف عن السمية باستخدام التلميحات التي تم إنشاؤها [2022] (Arxiv) الرابط الأصلي. - كيف نعرف ما يعرفه النموذج اللغوي؟ [2020] (ميت)
القليل من التعلم وتحسين الأداء :
- Promptagator: استرجاع كثيف لعدد قليل من اللقطات من 8 أمثلة [2022] (Arxiv)
- يطالب قليل من اللقطة بعدم الموثوقية التفسيرية في الاستدلال النصي [2022] (Arxiv)
- جعل نماذج اللغة المدربة مسبقًا أفضل للمتعلمين القلائل [2021] (Acl)
- نماذج اللغة هي عدد قليل من المتعلمين [2020] (Arxiv)
توليد النص إلى صورة :
- تصنيف معدّل التلميحات لإنشاء تحويل النص إلى صورة [2022] (Arxiv)
- إرشادات التصميم للنماذج التوليدية الهندسية السريعة لتحويل النص إلى صورة [2021] (Arxiv)
- تركيب صور عالية الدقة باستخدام نماذج الانتشار الكامنة [2021] (Arxiv)
- DALL · E: إنشاء صور من النص [2021] (Arxiv)
تحويل النص إلى موسيقى/توليد الصوت :
- MusicLM: توليد الموسيقى من النص [2023] (Arxiv)
- موسيقى إيرني: توليد الموسيقى من النص إلى الموجة باستخدام نماذج الانتشار [2023] (Arxiv)
- Noise2Music: توليد الموسيقى المعدلة بالنص باستخدام نماذج الانتشار [2023) (Arxiv)
- AudioLM: طريقة لتوليد الصوت تعتمد على نمذجة اللغة [2023] (Arxiv)
- Make-An-Audio: إنشاء تحويل النص إلى صوت باستخدام نماذج نشر الإشارات المحسنة [2023] (Arxiv)
تحويل النص إلى فيديو :
- Dreamix: نموذج نشر فيديو لمحرر فيديو عالمي [2023] (Arxiv). - ضبط الفيديو: ضبط لقطة واحدة لنماذج نشر الصور لإنشاء تحويل النص إلى فيديو [2022] (Arxiv)
- الضوضاء للموسيقى: توليد الموسيقى المشروطة بالنص بناءً على نموذج الانتشار [2023] (Arxiv)
- الصوت LM: طريقة لتوليد نموذج اللغة للصوت [2023] (Arxiv)
ملخص :
- تجريب مساعد الطيار والمخطوطة: درجة الحرارة الساخنة، المطالبات الباردة، أو السحر الأسود؟
الأدوات والكود
؟
| اسم | يصف | وصلة |
|---|
| مؤشر جي بي تي | GPT Index هو مشروع يتكون من مجموعة من هياكل البيانات المصممة لتسهيل العمل مع قواعد المعرفة الخارجية الكبيرة مع LLM. | [جيثب] |
| حث | استخدم LLM لحل مشكلات البرمجة اللغوية العصبية، واستخدم Promptify لإنشاء مطالبات مختلفة لمهام البرمجة اللغوية العصبية بسهولة للنماذج التوليدية الشائعة مثل GPT وPaLM. | [جيثب] |
| موجه أفضل | اختبر مجموعة الاختبار قبل دفع مطالبات LLM إلى الإنتاج | [جيثب] |
| Explorerx التركيب التفاعلي | ICE هو متخيل تتبع لمكتبات Python وبرامج نماذج اللغة. | [جيثب] |
| LangChainx | بناء التطبيقات باستخدام LLM معًا | [جيثب] |
| OpenPrompt | إطار مفتوح المصدر للتعلم السريع | [جيثب] |
| المحرك الفوري | يحتوي هذا المستودع على مكتبة من أدوات NPM المساعدة لإنشاء وصيانة مطالبات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). | [جيثب] |
| يطالب منظمة العفو الدولية | مكان عمل متقدم لـ GPT-3 | [جيثب] |
| مصدر عاجل | PromptSource عبارة عن مجموعة أدوات لإنشاء مطالبات اللغة الطبيعية ومشاركتها واستخدامها. | [جيثب] |
| مصدر الفكر | إطار للآلات للتفكير في العلوم | [جيثب] |
واجهة برمجة التطبيقات
| اسم | يصف | عنوان URL | مدفوعة أو مفتوحة المصدر |
|---|
| OpenAI | GPT-n لمهام اللغة الطبيعية، وCodex لترجمة اللغة الطبيعية إلى كود، وDALL·E لإنشاء الصور الأولية وتحريرها. | [أوبن آي] | يدفع |
| CohereAI | يوفر Cohere الوصول إلى نماذج اللغة المتقدمة واسعة النطاق وأدوات معالجة اللغة الطبيعية من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API). | [كوهيري آي] | يدفع |
| أنثروبي | قريباً | [أنثروبي] | يدفع |
| فلان-T5XXL | قريباً | [وجه العناق] | مفتوح المصدر |
مجموعة البيانات
؟
| اسم | يصف | عنوان URL |
|---|
| P3 (مجموعة المطالبات العامة) | P3 (Public Pool of Prompts) عبارة عن مجموعة من مجموعات البيانات الإنجليزية التي تحتوي على مهام البرمجة اللغوية العصبية المتنوعة. | [المعانقة الوجه] |
| مطالبات ChatGPT الرائعة | يتضمن هذا المستودع تنظيمًا سريعًا لـ ChatGPT لاستخدام ChatGPT بشكل أفضل. | [جيثب] |
؟
| اسم | يصف | وصلة |
|---|
| ChatGPT | ChatGPT | [أوبن آي] |
| الدستور الغذائي | نموذج Codex هو سليل نموذج GPT-3 الخاص بنا ويمكنه فهم التعليمات البرمجية وإنشاءها. تتضمن بيانات التدريب الخاصة بها اللغة الطبيعية ومليارات الأسطر من التعليمات البرمجية العامة على GitHub | [جيثب] |
| يزدهر | BigScience نموذج لغة متعدد اللغات مفتوح الوصول للعلوم الكبيرة | [المعانقة الوجه] |
| فيسبوك إل إل إم | OPT-175B هو نموذج مكافئ لـ GPT-3 تم تدريبه على Meta. إنه أكبر نموذج لغة تم تدريبه مسبقًا ومتوفر حاليًا، مع 175 مليار معلمة | [ألبا] |
| جي بي تي-نيوإكس | GPT-NeoX-20B، نموذج لغة انحدار ذاتي مُدرب يضم 20 مليار معلمة | [المعانقة الوجه] |
| فلان-T5XXL | Flan-T5 هو نموذج يتم ضبطه على الأوامر، مما يعني أنه لا يظهر أي سلوك إطلاق عندما يتم إعطاء الأوامر كجزء من إشارة. | [عناق الوجه/جوجل] |
| XLM-روبرتا-XL | تم تدريب نموذج XLM-RoBERTa-XL مسبقًا على 2.5 تيرابايت من بيانات CommonCrawl التي تمت تصفيتها، والتي تحتوي على 100 لغة | [المعانقة الوجه] |
| جي بي تي-ي | إنه نموذج لغة سببية مشابه لـ GPT-2 تم تدريبه على مجموعة بيانات Pile | [المعانقة الوجه] |
|. مطالبات الكتابة |. مجموعة بيانات كبيرة مكونة من 300 ألف قصة مكتوبة بشكل فردي ومطالبات كتابية مأخوذة من المنتديات عبر الإنترنت (Reddit) |. مطالبات Midjourney |. rlhf-pytorch |. تنفيذ RLHF (التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية) في بنية PaLM. بشكل أساسي ChatGPT، ولكن مع إضافة PaLM |.[Github] | .GPT-Neo |. تنفيذ النماذج المشابهة لـ GPT-2 وGPT-3 باستخدام مكتبة موتر الشبكة لتوازي النماذج. |. [Github] |. LaMDA-rlhf-pytorch |. تطبيق Google مفتوح المصدر لـ LaMDA، باستخدام PyTorch. تمت إضافة RLHF مشابه لـ ChatGPT. | . [Github] |. RLHF |. تطبيق التعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية |
كاشف محتوى الذكاء الاصطناعي
؟
| اسم | يصف | عنوان URL |
|---|
| مصنف نص AI | يعد AI Text Classifier نموذج GPT تم ضبطه بدقة ويمكنه التنبؤ باحتمالية إنشاء جزء من النص بواسطة الذكاء الاصطناعي من مصادر مختلفة مثل ChatGPT. | [أوبن آي] |
| كاشف الإخراج GPT-2 | هذا عرض توضيحي عبر الإنترنت لتطبيق RoBERTa استنادًا إلى ?/Transformers | [المعانقة الوجه] |
| كاشف اوبنآي | مصنف AI للإشارة إلى النص المكتوب بواسطة AI (مجمع OpenAI Detector Python) | [جيثب] |
درس تعليمي
مقدمة لمشروع عاجل
- الهندسة السريعة 101 - المقدمة والموارد
- الهندسة السريعة 101". - دليل الهندسة السريعة بقلم سودالاي راجكومار
دليل المبتدئين لنماذج اللغة التوليدية
- دليل مناسب للمبتدئين لنماذج اللغة التوليدية - دليل LaMBDA
- الذكاء الاصطناعي التوليدي المبني على Cohere: الجزء 1 - نصائح النموذج
أفضل الممارسات للهندسة السريعة
- أفضل الممارسات للهندسة السريعة لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI
- كيفية كتابة مطالبات جيدة
دليل المشروع الفوري الكامل
- مقدمة كاملة لمشروع موجه نموذج اللغة الكبيرة
- دليل الهندسة السريعة: كيفية تصميم أفضل المطالبات
الجوانب الفنية السريعة للهندسة
- ثلاثة مبادئ رئيسية للهندسة السريعة GPT-3
- إطار عمل مشترك لمشاريع ChatGPT Prompt
- طريقة البرمجة السريعة
موارد المشروع الفوري
- نصائح رائعة لـ ChatGPT
- أفضل 100+ موجه نشر مستقر
- كتب دالي السريعة
- كتاب الطبخ OpenAI
- مشروع مايكروسوفت الفوري
فيديو
?- نسخة متقدمة من مشروع ChatGPT Prompt
- ChatGPT: 5 نصائح هندسية سريعة للمبتدئين
- المعالجة المتقدمة للغات الطبيعية بجامعة كارنيجي ميلون 2022: المطالبة
- الهندسة السريعة - مهنة جديدة؟
- دليل ChatGPT: استخدم مطالبات أفضل لتعزيز نتائجك 10x
- نماذج اللغة والهندسة السريعة: مسح منهجي للطرق السريعة في البرمجة اللغوية العصبية
- الهندسة السريعة 101: الإكمال التلقائي، والعينة الصفرية، والعينة الواحدة، والمطالبات ذات العينات القليلة
مجتمع
؟
- OpenAI الخلاف
- PromptsLab الخلاف
- تعلم المطالبة
- r/ChatGPT الخلاف
- منتصف الرحلة الخلاف
كيفية المساهمة
نحن نرحب بالمساهمات في هذه القائمة! في الواقع، هذا هو السبب الرئيسي الذي دفعني إلى إنشائه - لتشجيع المساهمات وتشجيع الأشخاص على الاشتراك في التغييرات للبقاء على اطلاع على التطورات الجديدة والمثيرة في مجال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والهندسة السريعة.
قبل المساهمة، يرجى تخصيص بعض الوقت لمراجعة إرشادات المساهمة الخاصة بنا. ستساعد هذه الإرشادات في ضمان توافق مساهماتك مع أهدافنا وتلبية معايير الجودة والملاءمة لدينا. شكرا لاهتمامك بالمساهمة في هذا المشروع!
مصدر الصورة: docs.cohere.ai
