最近微软和谷歌都出了AI相关教程,谷歌的是Generative AI learning path(https://www.clo

最近微软和谷歌都出了AI相关教程,谷歌的是GenerativeAIlearningpath(https://www.cloudskillsboost.google/paths/118),微软的是给初学者看的机器学习(GitHub:https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners),还有给初学者看的人工智能教程(https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners)以上我收藏在提示工程资料导航站上:https://github.com/breakmatrix/prompt-engineering/wiki如果你和我一样日理万机,只能收藏上面的教程作为心理安慰,其实也可以看下下面这个不到一小时的视频去了解下大模型基本原理:OPENAI创始成员在MSBUILD2023上的演讲StateofGPT(https://build.microsoft.com/en-US/sessions/db3f4859-cd30-4445-a0cd-553c3304f8e2)今天又看了一遍,人工总结了几点我觉得比较有意思的部分:1)人类反馈强化学习RLHF比较难,不建议新手碰,LORA是个不错的技术,下半年推出的GPT微调接口是不是和LORA有关系?2)GPT本质上是在上下文(工作记忆)影响下,预测下一个token,它不知道对错,没有价值观,不会反思回溯。即心理学家卡尼曼的书《思考:快与慢》中的系统I:直觉本能式给结果,不像系统II:理性思考。所以GPT其实推理能力不太好,需要提示工程方法来引导它做慢思考,比如用思维链COT,或最新的思维树TOT等。我的感觉是GPT推理虽然不好,但是有的,看上去是在预测下一个token,其实是使用了深层能力。类似人类的直觉隐含了深层的知识,有时候比慢思考更正确。我记得的例子有:将军得到敌人从某方向进攻的情报,但将军的直觉是敌人佯攻,真实意图是从其它地方进攻。一个武林高手,进入一个幽静的陌生环境,能用直觉感觉到有埋伏,然后先拔刀做准备。3)思维链等方法反映了目前大模型的限制,并不自然,以后能不能用API包装下使用?或者GPT-5实现系统II的慢思考?4)Let’sworkthisoutinastepbystepway.比let’sthinkstepbystep.效果好5)为什么prompt中给GPT设定专家角色或IQ120高能力比不设定效果好?简单看为检索信息,GPT中有普通答案也有专家答案,你指定它为专家,它就找专家的答案给你6)Retrieval-AugmentedLLMs,检索增强大模型,即通过检索在Prompt的上下文Context中提供尽可能多的任务相关信息,那它的输出就会越好。

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最近在尝试调用ai去完成一些复杂的组合任务收集了一些prompt网站分享一波:GPTprompt:1、ChatGPT中文调教指南:https://chatguide.plexpt.com/(github:https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh)2、一个插件,在chatgpt官网加载prompt:https://www.aiprm.com/(社区:https://forum.aiprm.com/)3、用gpt优化prompt工具:https://promptperfect.jinaai.cn/prompts4、prompt模版(英文):https://ignacio-velasquez.notion.site/ignacio-velasquez/500-ChatGPT-Prompt-Templates-d9541e901b2b4e8f800e819bdc0256da5、prompt模版(中文):https://timothy-liew.notion.site/Prompt-f1de16bc14cc4e7498b22f940d1d7541StableDiffusion/Midjourneyprompt生成:1、https://scenex.jina.ai/2、https://promptomania.com/3、https://arthub.ai/4、https://krea.ai/5、https://openart.ai/PromptEngineer教程或使用技巧:1、https://learningprompt.wiki/docs2、https://metaphor.systems/promptingGuidechatGPT替代品,可持续使用。智能聊天、中英文写作学习、情感咨询、文章生成器、文案写作、美食专家,写周报、写论文等,模型还在不断增加中web版https://ai.axurehub.com/h5微信内打开https://ai.axurehub.com/h5/

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微软官方推出了专门的AI课程,GenerativeAIforBeginners,https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/,总共12节课,其中6节概念课,6节编程课,我全部看了一遍,写的确实非常基础,学会以后,基本上你就可以自己去构建生成式AI应用了。概念课会告诉你AI的发展情况、了解LLM的工作原理、掌握Prompt的初级和高级用法;编程课会让你学会调用OpenAI、处理图片、使用向量数据库、调用Function、开发一个完成的AI应用。如果你担心自己编程能力不行,学不会编程课(大概率如此),可以看看这个教程,HowtobeaProgrammer,https://braydie.gitbooks.io/how-to-be-a-programmer/content/zh/,它将一个程序员的技能划分为三个层级,入门、进阶和高级,教会你重点概念的原理、检索答案的姿势、调试代码的技巧、优化性能的方法等等;至于编码部分,我觉得你可以不用过多学习,交给ChatGPT就行,让AI帮你写代码。当然,你可以去freeCodeCamp学习编程,真正成为一名程序员,它提供了3000小时的免费课程,涵盖了编程涉及到的方方面面,https://www.freecodecamp.org/chinese/news/online-coding-classes-for-beginners-2022-guide/,包括HTML/CSS/JavaScript三件套、Python课程、移动应用程序开发课程、游戏开发、C系列、PHP系列、数据库等等,应有皆有。

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由@GitHubDaily翻译的吴恩达prompt课程中文字幕版,以下是他的微博原文:今天花了一天时间,将《ChatGPT提示工程》视频教程的所有字幕都翻译完了。该教程由吴恩达老师与OpenAI开发者IzaFulford联手教授。教程总共分为9个章节,时长一个多小时,里面主要涵盖:提示词最佳实践、评论情感分类、文本总结、邮件撰写、文本翻译、快速搭建一个聊天机器人等等。所有当下ChatGPT的流行案例,你都能在这个教程里面找到,十分全面!除了能在这个教程里面学到如何使用Prompt,你还能学到GPT接口调用开发知识。有需要的话,你甚至能在这个教程之上去延伸扩展,搭建出一款令人惊艳的应用。目前该教程已经在DeepLearning.ai正式上线,官网上提供了可交互式的Notebook,让你可以一边学习,一边跟着编写代码实践。不过当下该教程只有英文版,为了让看不懂英文的同学也能第一时间学习并掌握这项技术,我完整翻译了所有英文字幕,并且将所有视频与字幕同步上传到了B站。中文视频:http://t.cn/A6NNS9Be英文视频:http://t.cn/A6NNS2kl该视频的中英文字幕源文件,我也将其开源到了GitHub上。如果你在观看视频的过程中,发现翻译内容有错漏、错别字、病句等情况,欢迎向我们提交PullRequest以改进字幕翻译质量。字幕地址:github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese

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微软为Windows11终端命令行程序带来了ChatGPTAI微软希望终端使用自然语言AI来解释"DISM"等命令或运行命令时可能出现的错误。同样,它还能建议操作,比如在原来的命令不起作用时建议使用另一个命令。根据Github上的提交:https://github.com/microsoft/terminal/commit/32cfa5a98e69234739f8280fb0f14b38fa60a1f8微软上周在终端的Canary频道中添加了人工智能集成,并在Build2023开发者大会上如期运行。不过,有一个问题--这项功能目前*不与大语言模型一起发布。这意味着微软希望你获得AzureOpenAI服务,以使用终端AIChat,而这一服务并非人人可用。换句话说,除非你能访问基于Azure的OpenAI仅接受邀请的API服务,否则大多数人都无法使用Windows终端中的AI集成。这种情况将来可能会改变,但现在,你需要花钱购买API密钥。要使用终端聊天,首先需要从GitHub下载应用程序,并将其安装到Windows11上:https://github.com/microsoft/terminal/releases完成后,您需要在终端聊天设置中输入AzureAI服务端点和密钥,然后存储并保存这些详细信息。此设置可将终端聊天与指定的AI服务(ChatGPT-3.5或您偏好的型号)连接起来,在命令行环境中释放其全部潜能。终端聊天的魅力在于其响应速度和适应性更好。当你选择人工智能提供的建议时,它会直接复制到终端的输入行。这种设计使你有机会在执行命令前对其进行审查。同样,终端聊天也能识别正在使用的Shell,并将此上下文发送给人工智能服务。这种量身定制的方法意味着人工智能的响应会特别适应Shell环境,无论是命令提示符还是PowerShell,从而确保提供相关和准确的帮助。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1399481.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1399481.htm

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