005篇 – AIGC提示词工程 – NLP 和 ML 基础(Prompt Engineering – NLP and ML Foundations)

大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

欢迎来到这一章!今天我们将一起探讨自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的基本原理,并揭示它们在提示词工程中的魔力。

理解这些基础概念可是设计出超级棒的提示词、获取精准且有趣的语言模型响应(比如ChatGPT)的关键哦!

咳咳,废话不多说,搬好你的板凳儿,开始今天的学习吧!(敲黑板!!)

什么是NLP?

NLP是人工智能中的神奇领域,专注于让计算机理解、解释和生成我们人类的语言。简单来说,它让机器变得更懂你我。

先给你一个小场景:假设你有一堆乱七八糟的文字数据,想让它变得井井有条。这里就用到了文本预处理技术,比如分词、词干提取、词形还原和去除停用词等,把它们都整理干净,再喂给我们的语言模型。嗯,这就像给模型做个SPA!

机器学习基础知识

  • 监督学习 vs 无监督学习:想象一下,监督学习就像是老师给你发答案,然后你根据答案来学习;而无监督学习更像是自己琢磨,没有现成的答案,要靠自己发现模式和关系,会有更多的想象力。
  • 训练和推理:训练就像是模型在上学,通过学习数据中的知识来进行预测;推理呢,就是模型毕业后用学到的知识来解决新问题。

PS:这么一说,是不是豁然开朗了哈?

迁移学习和微调

  • 迁移学习:这是个偷懒的好办法!利用已经训练好的模型(比如ChatGPT)作为起点,帮我们更快更高效地完成新任务。就像搬家时,直接用上前任房主留下的家具一样省心。
  • 微调:在这个步骤中,我们让预训练模型在特定任务的数据上再学习一下,让它变得更加适应新的任务和领域。简直就是量身定制的节奏!

任务制定和数据集管理

  • 任务制定:要让ChatGPT听话干活,首先得给它制定清晰的任务。明确输入输出的格式,就像给员工发工作指令。
  • 数据集管理:为模型准备好高质量、丰富多样的数据集,这是让它变聪明的关键。就像给孩子们准备好营养均衡的三餐,才能长得壮壮的。

道德考虑

  • 数据和模型中的偏见:要注意训练数据和模型可能带有的偏见,这可是个大问题。负责任的提示词工程师要尽量避免这些问题,不然就像一颗坏苹果坏了一筐果子。
  • 控制和安全:互动时要遵守道德准则,保障用户安全,防止模型被滥用。毕竟,我们的目标是让人工智能更好地为人类服务,而不是变成问题制造机。

用例和应用

  • 语言翻译:NLP和ML在语言翻译任务中的应用很广泛。设计提示词,让模型帮你搞定多语言交流,简直是移动的翻译官!
  • 情感分析:想知道大家对某件事的看法?情感分析可以帮你读懂隐藏在文字背后的情绪。设计好提示词,让模型说出真心话。

基于NLP和ML驱动的提示词工程最佳实践

  • 实验和评估:别害怕试错!通过各种提示词和数据集进行实验,评估模型性能,找到改进的方向。科学的精髓就是敢于试错!
  • 上下文提示词:利用NLP基础知识,设计出能提供相关信息并引导模型响应的上下文提示词,让你的模型表现更出色。

结论

今天,我们一起学习了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的基础知识,还探讨了它们在提示词工程中的重要性。从文本预处理到迁移学习和微调,掌握这些技术能让你设计出更加有效的提示词。机器学习的基础知识还能帮助你更好地制定任务、数据集管理和考虑道德问题。应用这些原则,你就能创建出更复杂、上下文感知且准确的提示词,提升语言模型的性能和用户体验。

看完这章,你是不是感觉自己也快成提示词工程大师了呢?快去试试吧!

写在最后

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其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

我看到的,全国最具价值的AIGC培训课程

发布者:Touch.AI,转转请注明出处:https://rencai.yredu.xyz/?p=4136

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