吴恩达

扩展是将短文本，例如一组说明或主题列表，输入到大型语言模型中，让模型生成更长的文本，例如基于某个主题的电子邮件或论文。这样做有一些很好的用途，例如将大型语言模型用作头脑风暴的伙伴。但这种做法也存在一些问题，例如某人可能会使用它来生成大量垃圾邮件。因此，当你使用大型语言模型的这些功能时，请仅以负责任的方式和有益于人们的方式使用它们。 在本章中，你将学会如何基于…

1 引言 LLM非常擅长将输入转换成不同的格式，例如多语种文本翻译、拼写及语法纠正、语气调整、格式转换等。 本章节将介绍如何使用编程的方式，调用API接口来实现“文本转换”功能。 首先，我们需要OpenAI包，加载API密钥，定义getCompletion函数。 In [7]: import openai import os OPENAI_API_KEY =…

在这节课中，你将从产品评论和新闻文章中推断情感和主题。 这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任…

1 引言 当今世界上有太多的文本信息，几乎没有人能够拥有足够的时间去阅读所有我们想了解的东西。但令人感到欣喜的是，目前LLM在文本概括任务上展现了强大的水准，也已经有不少团队将这项功能插入了自己的软件应用中。 本章节将介绍如何使用编程的方式，调用API接口来实现“文本概括”功能。 首先，我们需要OpenAI包，加载API密钥，定义getCompletion函…

当使用 LLM 构建应用程序时，我从来没有在第一次尝试中就成功使用最终应用程序中所需的 Prompt。但这并不重要，只要您有一个好的迭代过程来不断改进您的 Prompt，那么你就能够得到一个适合任务的 Prompt。我认为在提示方面，第一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说，第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效提示的过程。 因此，在…