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プロンプトエンジニアリングノート

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導入

ChatGptプロンプトエンジニアリング学習開発者用（開発者向けのChatGPT質問エンジニアリングメモ）

このコースでは、言語モデルがどのように機能するかを簡単に紹介し、エンジニアリングプラクティスに最適なヒントを提供し、言語モデルAPIをさまざまなタスクのアプリケーションに適用する方法を示しています。さらに、このコースではJupyterノートブックコードの例を提供し、OpenAIが提供するAPIキーを使用して結果を得ることができるため、アカウントなしで体験できます。

開発者向けのChATGPTプロンプトエンジニアリングでは、大規模な言語モデル（LLM）を使用して強力な新しいアプリケーションを迅速に構築する方法を学ぶことができます。 Openai APIを使用すると、イノベーションを学び、以前は高価、技術的、または単に不可能だった価値を生み出す能力を迅速に構築できます。

Isa Fulford（Openai）とAndrew Ng（Deeplearning.ai）が教えたこの短いコースでは、LLMの仕組みを説明し、インスタントエンジニアリングのベストプラクティスを提供し、LLM APIがさまざまなタスクのアプリケーションに使用する方法を示します。

概要（たとえば、簡潔さのためにユーザーのコメントを要約）
推論（例：感情分類、トピック抽出）
テキストを変換する（例：翻訳、スペル、文法修正など）
拡張機能（たとえば、自動執筆メール）

このコースでは、効果的なヒントを作成するための2つの重要な原則、つまり体系的にヒントを設計し、カスタムチャットボットを構築する方法を学ぶことができます。

すべての概念は、リアルタイムエンジニアリングの実践的な経験のために、公式のJupyterノートブック環境で直接使用できる多くの例で説明されています。

メインコンテンツ

コースの章

コースの紹介
ガイドライン
ヒントプロジェクトには反復的が必要です
アプリケーションの要約（要約）
アプリケーションの推測（推測）
変換
拡大
チャットボットを作成する（チャットボット）
結論

このプロジェクトは、開発者のコースのためのCHATGPTの迅速なエンジニアリングの編集です。

1。Propt+ChatGptを使用してマシンを使用して、コースコンテンツの元のテキストを翻訳します（全文はChatGPTによって翻訳および生成され、各章は中国語と英語の比較を提供します）。
2。Propt+ChatGptを使用して、メモを要約および展開します（各セクションの最後に、chatGPTサマリーの効果が添付されます）。
3.練習プロセスの対応するJupyterbookコードは、jb_code（ローカライズされた展開環境で実行できます）。
4.ノートブックコードに基づいてシェルCLIコマンドスクリプトを作成する（更新）
```
python source/cli/cli_py.py --prompt " hello chatgpt " --model " gpt-3.5 " 
```

gen_code

gen_code1

5.素晴らしいプロジェクトプロジェクトに関連するプロジェクトのリスト（更新中）：https：//islinxu.github.io/prompt-engineering-note/projects/index.html
6。おもちゃプロジェクト：Tiny-GPTを生成するためのBootChatGPT実装（簡単なGPTモデルをゼロから実装）
- Tiny-Gptで録音
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