文章主题:学习, 深度学习, 聊天机器人

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《深度学习导论:ChatGPT与Prompt的结合应用》

在深度学习领域中,自然语言处理(NLP)技术的重要性日益凸显。作为人工智能助手,我将在本文中探讨如何利用先进的聊天机器人模型——ChatGPT,来改进我们的自然语言处理能力。首先,我们将简要介绍ChatGPT的基本原理和它在NLP领域的应用。通过这种方式,我们可以更好地理解如何将ChatGPT应用于实际问题中,从而提高我们的自然语言处理技能。

在ChatGPT Prompt Engineering for Developers中,您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建新的和强大的应用程序。使用OpenAI API,你将能够快速构建学习创新和创造价值的能力,这些创新和创造价值的方式在以前成本高昂、技术含量高或根本不可能实现。由Isa Fulford (OpenAI)和Andrew Ng (DeepLearning.AI)教授的这个短期课程将描述LLM如何工作,为prompt engineering提供最佳实践,并展示LLM api如何在各种任务的应用程序中使用,包括:总结(例如,为了简洁而总结用户评论)推断(例如,情感分类,主题提取)转换文本(例如,翻译、拼写和语法纠正)扩展(例如,自动写电子邮件)此外,您将学习编写有效提示的两个关键原则,如何系统地设计良好的提示,并学习构建自定义聊天机器人。所有的概念都有大量的例子来说明,你可以直接在我们的Jupyter notebook环境中使用prompt engineering获得实践经验。

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