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面向开发者的 ChatGPT 提示工程
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原文英文，约10900词，阅读约需40分钟。
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内容提要
本文介绍了使用大型语言模型进行文本转换的方法，包括翻译、拼写和语法纠正、语气调整和格式转换等。同时，通过示例展示了如何生成定制的客户服务电子邮件和构建订餐机器人。课程总结了prompt的关键原则和迭代式开发方法，并强调了负责任地使用大型语言模型的重要性。
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关键要点
- 本文介绍了使用大型语言模型进行文本转换的方法，包括翻译、拼写和语法纠正、语气调整和格式转换等。
- 通过示例展示了如何生成定制的客户服务电子邮件和构建订餐机器人。
- 课程总结了prompt的关键原则和迭代式开发方法，并强调了负责任地使用大型语言模型的重要性。
- 吴恩达与OpenAI合作推出的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》教程，指导开发者如何构建Prompt并基于OpenAI API开发应用。
- 适用于所有具备基础Python能力，想要入门LLM的开发者。
- 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》教程在可预见的未来会成为LLM的重要入门教程。
- 课程内容包括Prompt的构建原则、文本总结、推断、转换和扩展等。
- 使用指令调整的LLMs更容易输出有用的文本，建议开发者关注此类模型。
- 编写Prompt时应提供清晰、具体的指令，并要求结构化输出以便解析。
- 在开发过程中，迭代式提示开发是关键，需不断优化Prompt以满足需求。
- 文本概括功能可以帮助快速浏览大量评论，洞悉客户偏好。
- 情感分析和主题提取是大型语言模型的强大功能，能够加速应用程序开发。
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