gpt-prompt-engineer:设计来优化和测试AI提示的效果

如何利用AI找到最佳提示,提升生成内容的品质和精准度

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描述
通过gpt-prompt-engineer,掌握AI提示工程的关键技巧,优化AI生成内容的质量和效率。
介绍

构建有效的提示(Prompt)是一门艺术,也是一门科学。gpt-prompt-engineer通过自动化的测试和排名机制,帮助用户发现和优化最佳的AI提示,无论是用于文本生成、分类任务,还是其他AI应用场景。

gpt-prompt-engineer概览

gpt-prompt-engineer是一个创新的工具,专门设计来优化和测试AI提示的效果。用户只需输入任务描述和测试案例,gpt-prompt-engineer就能自动生成、测试并排名大量的提示,从而找到性能最佳的选项。

主要特性

多样化的提示生成:支持GPT-4、GPT-3.5-Turbo、Claude 3 Opus等模型,根据提供的用例和测试案例生成多种可能的提示。

精确的提示测试:通过ELO评分系统对每个生成的提示进行性能测试和排名,让用户轻松识别最有效的提示。

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分类任务版本:专为处理分类任务设计,通过匹配预期输出('true'或'false'),为每个提示提供评分。

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Claude 3 版本:充分利用Anthropic的Claude 3 Opus模型,支持自动生成测试案例并定义多个输入变量,提供更强大的灵活性。

日志记录:可选地将配置、系统和用户提示、测试案例及最终ELO评分记录到Weights & Biases,通过设置use_wandb为True来启用。

如何使用

  1. 在Google Colab或本地Jupyter笔记本中打开相应的notebook。对于分类任务,使用分类版本的notebook;对于Claude 3版本,使用相应的notebook。
  2. 添加API密钥:在指定行添加OpenAI API密钥或Anthropic API密钥。
  3. 定义用例和测试案例:对于GPT-4版本,定义任务描述和具体的测试案例。对于Claude 3版本,除了用例描述外,还可以定义多个输入变量。
  4. 选择生成的提示数量:开始时,生成10个提示作为起点是一个好的选择。
  5. 生成、测试和评估提示:调用generate_optimal_prompt函数来生成提示列表,并测试评估它们的性能。

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大家如果有兴趣的话,可以通过项目链接联系Matt Shumer共同推进这一项目的发展。gpt-prompt-engineer还为AI内容生成和分类任务提供了强大的支持,这样一来,不仅可以节省用户的时间和资源,还能显著提高任务执行的准确性和效率。

我用夸克网盘分享了「gpt-prompt-engineer」,点击链接即可保存。打开「夸克APP」,无需下载在线播放视频,畅享原画5倍速,支持电视投屏。

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收录信息
修改时间:2024年4月8日
收录时间:2024年4月3日
标签
gpt-prompt-engineer AI提示优化 文本生成 分类任务 Claude 3 Opus
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