Dernière mise à jour 12-22-2023
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mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub
Le référentiel GitHub « mshumer/gpt-prompt-engineer » est conçu comme un outil permettant d'optimiser et de rationaliser le processus d'ingénierie rapide pour les modèles d'IA. En utilisant efficacement GPT-4 et GPT-3.5-Turbo, il aide les utilisateurs à générer une variété d'invites basées sur des cas d'utilisation définis et à tester leurs performances. Le système classe les invites à l'aide d'un système de notation ELO, permettant aux utilisateurs d'identifier les plus efficaces pour leurs besoins. Cet outil est une aubaine pour les développeurs et les chercheurs qui cherchent à améliorer l'interaction avec les modèles de langage d'IA et peut être utile pour des tâches dans divers domaines, notamment la création de contenu, l'analyse de données et l'innovation dans les applications basées sur l'IA.
Génération d'invites : exploite GPT-4 et GPT-3.5-Turbo pour créer des invites potentielles.
Tests rapides : évalue l'efficacité rapide en testant des cas définis et en analysant les performances.
Système de notation ELO : Classe les invites en fonction des performances concurrentielles pour déterminer leur efficacité.
Version de classification : Spécialisée pour les tâches de classification faisant correspondre les résultats aux résultats attendus.
Intégration du portoloin, des poids et des biais : Offre des outils de journalisation en option pour un suivi détaillé et rapide des performances.
1) Quel est l'objectif principal de gpt-prompt-engineer ?
L'objectif principal de gpt-prompt-engineer est de générer, tester et classer les invites afin de trouver les plus efficaces pour interagir avec les modèles de langage d'IA.
2) Quels modèles d'IA gpt-prompt-engineer utilise-t-il pour la génération d'invites ?
Il utilise GPT-4 et GPT-3.5-Turbo pour générer une gamme d'invites potentielles pour divers cas d'utilisation.
3) Comment gpt-prompt-engineer détermine-t-il l'efficacité d'une invite ?
L'outil utilise un système de notation ELO pour classer les invites en fonction de leurs performances dans la génération de réponses aux cas de test.
4) Existe-t-il une version de gpt-prompt-engineer conçue pour les tâches de classification ?
Oui, il existe une version de classification de l'outil qui évalue l'exactitude des invites pour les tâches de classification.
5) Comment les utilisateurs peuvent-ils contribuer au développement de gpt-prompt-engineer ?
Les utilisateurs peuvent contribuer en créant divers générateurs d'invites système, en automatisant la génération de cas de test et en élargissant la prise en charge de la classification.