導入：
開発者向け ChatGPT プロンプト エンジニアリング学習ノート (開発者向け ChatGPT プロンプト エンジニアリング学習ノート)
このコースでは、言語モデルがどのように機能するかを簡単に紹介し、エンジニアリングのベスト プラクティスに関するヒントを提供し、さまざまなタスクのアプリケーションで言語モデル API を使用する方法を示します。また、講座内ではJupyter Notebookのコードサンプルも提供されており、OpenAIが提供するAPI Keyを直接利用して結果を取得できるため、アカウントがなくても体験することができます。
開発者のための ChatGPT プロンプト エンジニアリングでは、大規模言語モデル (LLM) を使用して強力な新しいアプリケーションを迅速に構築する方法を学びます。OpenAI API を使用すると、これまでコストや技術、あるいは単純に不可能だった価値を革新して創造する方法を学ぶための機能を迅速に構築できるようになります。
Isa Fulford (OpenAI) と Andrew Ng (DeepLearning.AI) が教えるこの短いコースでは、LLM の仕組みについて説明し、インスタント エンジニアリングのベスト プラクティスを提供し、さまざまなタスクのアプリケーションで LLM API を使用する方法を示します。含む：
- 概要 (例: 簡潔にするためのユーザーレビューの要約)
- 推論（感情分類、トピック抽出など）
- テキストの変換 (翻訳、スペル、文法の修正など)
- 拡張機能（メールの自動作成など）
このコースでは、効果的なプロンプトを作成するための 2 つの重要な原則、優れたプロンプトを体系的に設計する方法、およびカスタム チャットボットの構築方法を学びます。
すべての概念は広範な例で説明されており、公式 Jupyter ノートブック環境で直接使用して、エンジニアリングの実践的な体験を即座に行うことができます。
コースの章:
- コース紹介
- 迅速なエンジニアリングの主要原則 (ガイドライン)
- プロジェクトに反復が必要であることを示すプロンプト (反復)
- 要約する
- 推論アプリケーション (推論)
- アプリケーションの変換 (変換)
- 用途の拡大（拡大）
- チャットボット（チャットボット）を構築する
- コース概要
このプロジェクトは、開発者向け ChatGPT プロンプト エンジニアリング コースの学習ノートのコレクションです。
オンラインで読まれたメモ:
オンラインで読む -> https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/
Wu Enda - プロンプト ワード エンジニアリング
https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note Note リソース