来源:AICG工具箱 责编:网络 时间:2025-06-02 13:48:43
6月19日报道 |DeepLearning.ai的创始人吴恩达与OpenAI再次合作推出了全新的大模型学习课程,为开发者提供了更全面的学习资源。这次推出的三门课程包括了构建问答系统、应用开发和扩散模型原理等内容,帮助学习者深入了解大模型的应用。
之前,吴恩达老师已经联合OpenAI发布了《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程,重点介绍了如何构造Prompt并利用OpenAI的API实现总结、推断和转换等常用功能。这次推出的三门新课程进一步扩展了学习的范围,涵盖了更多领域的知识。
同时,国内的Datawhale团队在课程上线当天就积极参与学习,并将两门课程翻译成中文版,并复现了课程中的代码。他们希望通过中文化的课程和复现的代码,帮助更多的学习者更好地掌握基于大模型的应用开发。
除了翻译和复现课程内容,Datawhale团队还在课程基础上进行了探究,特别是关于中文Prompt的实现和调优。他们对每门课程实现了中英双语Prompt的效果对比,以帮助学习者更深入地理解在中文语境下使用大模型的方法和技巧。这些工作已经在GitHub上获得了3.2k的star,受到了广泛关注。
对于有兴趣学习大模型应用开发的人来说,这些课程提供了难得的学习资源。通过吴恩达和OpenAI的指导,以及Datawhale团队的翻译和复现工作,学习者们可以更轻松地掌握和应用大模型的技术。
课程的学习网址为:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers
可以现完整地看一下课程大纲,了解一下具体要学习的内容。
一、面向开发者的 Prompt Engineering
吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版
目录:
简介 IntroductionPrompt 的构建原则 Guidelines如何迭代优化 Prompt Itrative文本总结 Summarizing文本推断 Inferring文本转换 Transforming文本扩展 Expanding聊天机器人 Chatbot总结附1 使用 ChatGLM 进行学习二、搭建基于 ChatGPT 的问答系统
注:吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版
目录:
简介 Introduction模型,范式和 token Language Models, the Chat Format and Tokens检查输入-分类 Classification检查输入-监督 Moderation思维链推理 Chain of Thought Reasoning提示链 Chaining Prompts检查输入 Check Outputs评估(端到端系统)Evaluation评估(简单问答)Evaluation-part1评估(复杂问答)Evaluation-part2总结 Conclusion三、使用 LangChain 开发应用程序
注:吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版
目录:
简介 Introduction模型,提示和解析器 Models, Prompts and Output Parsers存储 Memory模型链 Chains基于文档的问答 Question and Answer评估 Evaluation代理 Agent总结 Conclusion四、Prompt 高级技巧(暂未完成)
目录:
上下文学习 In-context Learning思维链 Chain of ThoughtPrompt 模板 TemplatePrompt 集成 Ensembling自我一致性 Self-consistency对抗性提示 Adversarial Prompting可靠性 Reliability自动 Prompt 工程 Automatic Prompt Engineer吴恩达老师与 OpenAI 联合推出的官方教程,在可预见的未来会成为 LLM 的重要入门教程,但是目前还只支持英文版且国内访问受限,打造中文版且国内流畅访问的教程具有重要意义;同时,GPT 对中文、英文具有不同的理解能力,本教程在多次对比、实验之后确定了效果大致相当的中文 Prompt,支持学习者研究如何提升 ChatGPT 在中文语境下的理解与生成能力。
课程的学习网址为:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers
本文章节选自Datawhale团队
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