prompt-in-context-learning学习资料汇总 - 掌握大语言模型的利器

RayRay
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prompt-in-context-learning学习资料汇总 - 掌握大语言模型的利器

随着ChatGPT等大语言模型的兴起,如何有效利用这些强大的AI工具成为了一项重要技能。GitHub上的prompt-in-context-learning项目为我们提供了丰富的学习资源,帮助掌握上下文学习和提示工程的相关知识。本文将对该项目的主要内容进行梳理,为读者提供一份全面的学习指南。

项目概述

prompt-in-context-learning项目由EgoAlpha Lab开发维护,旨在提供关于上下文学习和提示工程的开源工程指南。项目内容涵盖了最新论文、实验平台、提示技巧、ChatGPT提示示例等多个方面,是学习和实践大语言模型应用的宝贵资源。

项目概览

主要学习资源

  1. 📝 论文列表

项目维护了一个不断更新的相关论文列表,涵盖了以下主题:

  • 综述类论文
  • 提示工程
  • 代理(Agent)
  • 多模态提示
  • 提示应用
  • 基础模型

通过阅读这些最新论文,可以掌握该领域的前沿进展。

  1. ⚡️ 实验平台

项目提供了一个Playground页面,列举了多个可供实验的大语言模型平台,方便读者进行实践。

  1. 🛠 提示工程指南

PromptEngineering.md文件详细介绍了各种提示技巧,帮助更好地利用大语言模型。

  1. 🌍 ChatGPT提示示例

chatgptprompt.md提供了大量可以直接使用的ChatGPT提示示例,涵盖工作和生活的多个场景。

  1. ⛳ LLMs使用指南

项目还提供了一份LangChain教程,介绍如何快速上手使用大语言模型。

如何使用

  1. 访问项目GitHub页面,了解整体结构。

  2. 根据兴趣和需求,选择相应的学习资源进行深入学习。

  3. 在Playground中进行实践,加深对相关概念的理解。

  4. 关注项目的更新,及时了解最新进展。

prompt-in-context-learning项目为我们提供了一个全面系统的学习框架,无论是研究人员还是实践者,都能在这里找到有价值的资源。通过深入学习和实践,我们可以更好地掌握大语言模型这一强大工具,在AI时代保持竞争力。

让我们一起探索prompt-in-context-learning的奥秘,成为AI时代的超级学习者吧!

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