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宝玉

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如果你有想学习 Prompt Engineering(提示工程),但是又不知道从哪里寻找合适的学习资料,这里是我了解的一些优质资源,持续更新,也欢迎补充。

Prompt Engineering Guide promptingguide.ai 这是一个开源的 Prompt Engineering 学习资源网站,循序渐进系统的讲解了提示工程的方方面面,并且包含多语言版,中文版我还贡献了几页内容的翻译。 这个网站适合系统的快速浏览一遍有一个全局了解,时不时回头来翻一翻。
Anthropic 的 Prompt Engineering 资源 Prompt Engineering 文档 docs.anthropic.com/en/docs/build- Anthropic 的文档网站做的相当不错,其中就有很重要的一部分是 Prompt Engineering 相关的,这部分主要是结合它自家的 Claude 模型来讲的,算是 Claude 的最佳实践: - 指令要清晰直接 - 使用样例 - 链式思考 - 使用 XML 来结构化输入和输出 - 给 Claude 设定角色 - 其他 上面的最佳实践虽然是针对 Claude,但基本上对绝大部分模型都适用,但也要要注意些差别,比如对样例 Claude 可以很多样例,效果很好,这是因为它上下文长度很长,并且遵循指令也做得很好,同样的用在其他模型上未必效果会好;还有 Claude 对于 XML 是专门微调过的,支持的相当好,但是对于其他模型,未必 XML 是最佳格式。
Anthropic Prompt Library docs.anthropic.com/en/prompt-libr 它有一系列的常用 Prompt 库,通过学习这些 Prompt 示例,可以大概了解对于不同场景,怎么写 Prompt 是最好的。
Anthropic 的 Prompt 生成器 docs.anthropic.com/en/docs/build- Anthropic 提供了一个强大的 Prompt 生成器,生成的质量相当不错,我自己都经常用它来生成,然后基于它生成的结果再调整。但是注意这个 Prompt 生成器是要花钱的,一次 $0.3 的样子,还需要注册 Anthropic 的开发者才可以。
Anthropic courses github.com/anthropics/cou Anthropic 出的开源 Prompt 教程,其中包含四门课程: 1. Anthropic API基础课程 - 教授使用Claude SDK的基本要点:获取API密钥、操作模型参数、编写多模态提示词、流式响应等。 2. 提示词工程交互式教程 - 一步步详细指导关键提示技术。 3. Google Vertex版本 4. 现实世界中的提示工程课程 - 学习如何将提示技术应用于复杂的现实世界提示中。 尤其是其中的现实世界中的提示工程课程很不错,首先回顾了其官方文档中的最佳实践,然后结合几个常见的应用案例,一步步从错误实践到普通实践到最佳实践,配合 jupyter notebook,让你可以看到每一种优化方案的执行结果。 包含的几个案例都很有代表性: - 从医疗报告中提取结构化信息 - 对客户呼叫电话生成摘要 - 客服售后支持
Anthropic Cookbook github.com/anthropics/ant 这是偏向 Anthropic 开发者的代码示例,不仅仅是 Prompt Engineering,还有其他一些内容,比如 Embedding、微调等等 如果你是开发者可以找一些和你相关的看看,否则倒无所谓。
deeplearning.ai deeplearning.ai 这是吴恩达老师办的面向深度学习的课程,似乎都是免费的,上面的课程不仅有教学视频,还有一个可以运行代码的环境,可以按照课程写代码执行,其中有很多课程很适合 AI 初学者。
Generative AI for Everyone 是非常适合初学者全面了解生成式 AI 的课程 deeplearning.ai/courses/genera
ChatGPT Prompt Engineering for Developers deeplearning.ai/short-courses/ 结合 ChatGPT 以及几个常见案例的 Prompt Engineering 入门教学视频
OpenAI 的 Prompt Engineering 学习资源 OpenAI 也出了很多优质的 Prompt Engineering 学习资源。 Prompt engineering 指南 platform.openai.com/docs/guides/pr 它的 Prompt engineering 文档上面有各种 Prompt 使用的最佳实践,总结的六个策略非常有代表性: 1. 策略一:撰写清晰的指令 2. 策略二:提供参考文本 3. 策略三:把复杂的任务拆分成简单的子任务 4. 策略四:给模型更多时间“思考” 5. 策略五:运用外部工具 6. 策略六:系统地对变更进行测试 我以前有整理过: x.com/dotey/status/1
OpenAI 的 Prompt examples platform.openai.com/docs/examples 这里列了很多常用的 Prompt,比如翻译、做数学题、面试准备问题、解释代码等等,并且每一个 Prompt 示例,不仅有代码,还包含了如何使用代码调用
OpenAI Cookbook cookbook.openai.com OpenAI 的 Cookbook 是学习调用 OpenAI 各种 API 的宝库,能找到很多常见案例的代码,里面不仅有详细的说明,并且有代码示例。
Generative AI for Beginners github.com/microsoft/gene 微软在出教程上也是很积极的,他们有一套《Generative AI for Beginners》很不错,而且一直在更新,现在都出到 V2 了 一共有 18 节课,自带中文版
Prompt Engineering for Generative AI developers.google.com/machine-learni Google 的 AI 教程也不少,有相当多的视频教程,除了上面的提示工程的,还有很多其他 AI 相关教程,你可以去它网站上找 developers.google.com/machine-learni
NVIDIA Deep Learning Institute learn.nvidia.com/en-us/training 英伟达通过 AI 卖显卡卖了那么多钱,按理说投资一点在 AI 课程上是很应该的,它也确实有一个 AI 教学视频网站,但上面的课程居然大部分都是收费的
IBM Technology youtube.com/@IBMTechnology IBM 在 YouTube 上有个频道叫 IBM Technology,上面有很多高质量的 AI 教学视频,每一集都不长,看看很有收获。
Stanford CS25 youtube.com/watch?v=P127jh CS25 是斯坦福的一门课《Transformers United》,讲 Transformer 的,到现在已经讲到第四版了,并且每一次都会邀请一些业界专业人士来讲课,比如上学期就有 OpenAI 的 Jason Wei 和 Hyung Won Chung、Hugging Face 的 Loubna Ben Allal 这些大神去客串讲课
Deep Learning by 3Blue1Brown youtube.com/@3blue1brown 3Blue1Brown 很多人都知道,他做的视频深入浅出,能将复杂的理论讲的相对容易听懂,他最近一直在连载 Deep Learning 相关的课程,已经讲到第 7 课了,都有高质量的中文字幕。
CS50 pll.harvard.edu/subject/artifi 哈佛大学的 CS50 课程很有名,都是计算机相关的课程,免费向大众开放,其中也包括 AI 相关的课程。 值得一提的是,他们引入了 AI 作为助教,以一只小黄鸭为形象,来源是程序员常用的小黄鸭调试法。
freeCodeCamp.org youtube.com/@freecodecamp 这是一个收集了各种开发相关免费视频教程的油管频道,其中有不少就是 AI 相关的教学视频,质量不错。
LangChain youtube.com/@LangChain LangChain 的 YouTube 频道做的不错,上面经常会发一些高质量的教学视频,虽然都是围绕 LangChain,但是抛除 Langchain 的部分,很多都是通用的,尤其是 RAG 相关的。
Andrej Karpathy youtube.com/@AndrejKarpathy Andrej Karpathy 是前 OpenAI 创始人之一,前特斯拉自动驾驶的负责人,他的油管频道上有很多专业的 AI 相关教学视频,质量很高,比如教你从头写一个 GPT 之类,听说在有的大学里面他的视频都属于辅助教学的材料。
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Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management.
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