提示工程指南(Prompt Engineering Guide)是由 DAIR.AI 发起的项目,旨在帮助开发人员和行业内的相关人员了解和学习提示工程。该项目目的是传播 AI 技术和研究成果,DAIR.AI 的愿景在于赋能新一代 AI 领域的革新者。这个免费开源的项目在 GitHub 上已获得超过 3 万个用户的标星,它囊括了与大型语言模型(LLM)提示工程相关的所有最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具。
提示工程指南的内容目录
第一部分:提示工程简介
- 大型语言模型的设置
- 基本概念
- 提示词的要素
- 设计提示的通用技巧
- 提示词示例
第二部分:提示技术
- 零样本提示技术
- 少样本提示技术
- 链式思考(CoT)提示技术
- 自我一致性
- 生成知识提示
- 思维树(Tree of Thoughts)
- 检索增强生成
- 自动推理和工具使用
- 自动提示工程技术
- 主动提示(Active-Prompt)
- 方向性刺激提示
- ReAct 框架
- 多模态思维链提示方法
- 基于图的提示技术
第三部分:提示应用
- 程序辅助的语言模型
- 数据生成
- 代码生成
- 毕业生工作分类案例研究
- 提示功能
第四部分:模型
- Flan
- ChatGPT
- LLaMA
- GPT-4
- 模型集合
第五部分:风险与误用
- 对抗性提示
- 真实性问题
- 偏见问题
数据统计
数据评估
关于提示工程指南特别声明
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