📄️ 介绍
现在我们将通过社区成员编写的文章来讨论端到端的提示工程的过程。
📄️ 🟢 多项选择题
让我们使用 GPT 来解决一道 LSAT 问题！
📄️ 🟢 解答讨论性问题
通过正确的提示，GPT-3非常擅长写作短格式回答。为了证明这一点，我将看一下解答讨论性问题，这是许多大学课程中常见的每周任务。对讨论性问题的回答通常约为100到700字。更长的内容可能会有些棘手，因为语言模型的记忆有限，并且难以理解他们所写的内容的全局图像(@jin2022plot)。
📄️ 🟢 用GPT-3构建ChatGPT
介绍
📄️ 🟢 聊天机器人 + 知识库
从 GPT-3 和 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 的最新进展中可以看出，在技术行业引起了很大的关注。这些模型对内容生成非常强大，但它们也有一些缺点，例如偏差(@nadeem-etal-2021-stereoset) 和幻象(@Ji_2022)。LLM在聊天机器人开发方面特别有用。