prompt提示工程/diffusion扩散模型/datawhale组队学习///day1 看直播

今日学习来源【纯干货】提示工程（Prompt Engineering）- AI编程新范式_哔哩哔哩_bilibili

 

抄一下评论区的课代表： 

- 0:00 📚共识扩散模型学习活动
- 6:57 🛠️大圆模型和提示工程
- 13:53 💬语言模型和大语言模型
- 20:49 🔬GBT3.5和深度学习
- 27:49 📝大语言模型的NLP任务
- 34:47 🔍NLP任务的应用方式
- 41:47 💻使用GBT和CD2创建交互式环境
- 48:42 ⚠️大语言模型的风险和问题
- 55:37 🎙️粤语prompt的测试
- 62:35 🖼️生成呈现良好的图像

 

截几个图：

 

看完还能记得的内容：

prompt是gpt的代码，这是一个非常有意思的说法。

长篇prompt的格式按代码的逻辑写的。

用语言模型玩dnd，一个人也可以玩rpg！

一个细节，gpt不能做太长的逻辑题，但是可以在原问题后面加“让我们逐步思考”，提高逻辑判断的成功率。

学习prompt本身不需要有很多知识背景。但是在自己的专业领域里可以结合prompt提高能力。

还有一些模型故障的类型（抄抄）：

提示注入
提示注入旨在通过使用巧妙的提示来劫持模型输出并改变其行为。

提示泄露
gpt暴露了原本prompt想玩的游戏的规则。

偏见
把一些特征和特定事物绑定在一起。视频里介绍了一个工地工人和一个律师最可能是哪国人的问题。

越狱
通过某些情景，让语言模型回答了如何犯罪的问题。

虚构事实
gpt虚构了一个事实。解决办法有：“不知道就说不知道”。感觉挺厉害的。