Awesome-Prompt-Engineering学习资料汇总 - 提升大语言模型提示工程能力的一站式资源
提示工程(Prompt Engineering)是一门新兴的学科,主要研究如何设计和优化提示以高效利用大语言模型完成各种应用和研究。掌握提示工程技能可以帮助我们更好地理解和利用大语言模型的能力和局限性。
为了帮助大家系统地学习提示工程相关知识,本文汇总了GitHub上广受欢迎的Awesome-Prompt-Engineering项目中的核心学习资源,包括相关论文、工具、数据集、模型等。希望能为读者提供一个学习提示工程的一站式参考。
1. 相关论文
提示工程领域的研究论文主要集中在以下几个方向:
- 提示工程技术:研究各种提示设计和优化技巧
- 推理与少样本学习:探索大语言模型的推理能力和少样本学习方法
- 评估与改进语言模型:评估模型性能并提出改进方法
- 语言模型应用:研究语言模型在各领域的具体应用
- 威胁检测与对抗样本:分析语言模型的安全性问题
- 少样本学习与性能优化:提高模型在少量数据下的学习效果
- 文本到图像生成:探索文本到图像的生成技术
- 文本到音乐/声音生成:研究文本到音频的生成方法
- 文本到视频生成:探索文本到视频的生成技术
感兴趣的读者可以查看项目中的论文列表获取更多细节。
2. 实用工具
项目收集了多个提示工程相关的实用工具,主要包括:
- LlamaIndex:设计用于更方便地使用大型外部知识库和LLM
- Promptify:用于解决NLP问题并为流行的生成模型生成不同NLP任务提示
- Arize-Phoenix:用于ML可观察性的开源工具
- Better Prompt:用于在生产环境中测试LLM提示的测试套件
- CometLLM:用于记录、可视化和评估LLM提示、提示模板等
- Embedchain:用于在数据集上创建类似ChatGPT的机器人的框架
- LangChain:通过组合性构建LLM应用程序
这些工具可以帮助开发者更高效地进行提示工程实践。
3. 常用API
项目列出了几个常用的语言模型API:
- OpenAI API:提供GPT系列模型、Codex和DALL-E等
- Cohere AI:提供高级大型语言模型和NLP工具
- Anthropic:即将推出
- FLAN-T5 XXL:开源大型语言模型
这些API可以让开发者方便地在应用中集成大语言模型的能力。
4. 相关数据集
项目收集了几个与提示工程相关的数据集:
- P3 (Public Pool of Prompts):包含多种NLP任务的英语数据集
- Awesome ChatGPT Prompts:ChatGPT提示示例集合
- Writing Prompts:30万个人类写作故事与提示的配对数据集
- Midjourney Prompts:从MidJourney的公共Discord服务器抓取的文本提示和图像URL
这些数据集可以用于训练和评估提示工程模型。
5. 常用模型
项目列出了一些常用的大语言模型:
这些模型代表了目前最先进的大语言模型技术。
6. AI内容检测器
项目还收集了几个用于检测AI生成内容的工具:
- AI Text Classifier:OpenAI开发的AI文本分类器
- GPT-2 Output Detector:基于RoBERTa的GPT-2输出检测器
- Openai Detector:用于检测AI生成文本的Python包装器
这些工具可以帮助识别AI生成的内容。
7. 相关课程
项目推荐了两门与提示工程相关的课程:
这两门课程都由deeplearning.ai提供,可以帮助开发者系统学习提示工程知识。
结语
提示工程是一个快速发展的领域,本文汇总的资源只是冰山一角。随着大语言模型技术的不断进步,提示工程的重要性也将与日俱增。希望这份学习资料汇总能为读者提供一个良好的起点,帮助大家更好地掌握提示工程技能,充分发挥大语言模型的潜力。
同时也欢迎感兴趣的读者访问Awesome-Prompt-Engineering项目,获取更多最新的学习资源。让我们一起探索提示工程的无限可能!
