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| 神奇的Prompt工程 🧙♂️
该存储库包含一个手动筛选的Prompt工程资源，重点关注于生成式预训练变压器（GPT）、ChatGPT、PaLM等。 Prompt工程课即将来临...
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📄 Prompt工程技术： 使用Prompt Pattern目录增强ChatGPT Prompt工程的方法 [2023] (Arxiv) 基于梯度的离散优化用于Prompt微调和发现 [2023] (Arxiv)。- 综合提示：为大型语言模型生成思维链演示 [2023]（Arxiv） 渐进提示：语言模型的连续学习 [2023]（Arxiv） 批处理提示：带有LLM API的高效推断 [2023]（Arxiv） 连续提示以解决复杂问题 [2022]（Arxiv） 结构提示：将上下文学习扩展到1,000个示例 [2022]（Arxiv） 大型语言模型是人类水平的提示工程师 [2022]（Arxiv） 问我任何事：提示语言模型的简单策略 [2022]（Arxiv） 提示GPT-3要可靠 [2022]（Arxiv） 分解提示：解决复杂任务的模块化方法 [2022]（Arxiv） PromptChainer：通过视觉编程链接大型语言模型提示 [2022]（Arxiv） 调查扩散模型中的提示工程 [2022]（Arxiv） 展示您的工作：使用语言模型进行中间计算的草稿本 [2021]（Arxiv） 重新构思GPTk的教学提示 [2021]（Arxiv） 奇妙有序的提示及其发现：克服小样本提示顺序敏感性 [2021]（Arxiv） 规模的力量用于参数高效提示调整 [2021]（Arxiv） 为大型语言模型编程：超越小样本范例 [2021]（Arxiv）- Prefix-Tuning: 优化连续提示以进行生成 [2021] (Arxiv)推理和上下文学习： 语言模型中的多模态思维链推理 [2023] (Arxiv) 转念一想，我们不走单步思考的路！零-shot推理中的偏见和有害性 [2022] (Arxiv) ReAct：语言模型中推理和行动的协同作用 [2022] (Arxiv) 语言模型是贪婪的推理者：对思维链的系统形式分析 [2022] (Arxiv) 关于使语言模型变得更好的推理的进展 [2022] (Arxiv) 大型语言模型是零-shot推理者 [2022] (Arxiv) 像程序执行器一样推理 [2022] (Arxiv) 自洽性提高了语言模型中的思维链推理 [2022] (Arxiv) 重新思考演示的作用：什么使上下文学习起作用？ [2022] (Arxiv) 学会解释：通过思维链进行科学问答的多模态推理 [2022] (Arxiv) Thought Chain提示在大型语言模型中引发推理 [2021] (Arxiv) 针对常识推理的生成知识提示 [2021] (Arxiv) BERTese：学会与BERT交流 [2021] (Acl)评估和改进语言模型： 大型语言模型容易被无关上下文干扰 [2023] (Arxiv) 爬取语言模型的内部知识库 [2023] (Arxiv)- 发掘语言模型行为的方法：模型编写的评估 [2022] (Arxiv) 原文链接 使用前校准：提高语言模型的少样本性能 [2021] (Arxiv) 原文链接语言模型的应用： 多模态恶意模因分类的提示 [2023] (Arxiv) 原文链接 用于社交对话合成的提示语言模型 [2023] (Arxiv) 原文链接 针对可控移情对话生成的常识感知提示 [2023] (Arxiv) 原文链接 程序辅助语言模型 [2023] (Arxiv) 原文链接 用于多语言法律判断预测的法律提示编写 [2023] (Arxiv) 原文链接 使用自然语言解决CS1问题的提示工程探究 [2022] (Arxiv) 原文链接 使用预训练语言模型进行情节创作 [2022] (Acl) 原文链接 AutoPrompt：使用自动生成的提示语从语言模型中引出知识 [2020] (Arxiv) 原文链接威胁检测和对抗示例: 宪法人工智能：通过AI反馈无害 [2022] (Arxiv) 原文链接 忽略前一个提示：语言模型的攻击技术 [2022] (Arxiv) 原文链接 机器生成文本：威胁模型和检测方法全面调查 [2022] (Arxiv) 原文链接 通过手工制作的对抗示例评估预训练语言模型的易感性 [2022] (Arxiv) 原文链接 使用生成提示的毒性检测 [2022] (Arxiv) 原文链接。- 我们如何知道语言模型所知道的？ [2020] (Mit)少样本学习和性能优化： Promptagator：从8个示例进行少样本密集检索 [2022] (Arxiv) Few-Shot提示进行文本推理的解释不可靠性 [2022] (Arxiv) 使预训练语言模型成为更好的少样本学习器 [2021] (Acl) 语言模型是少样本学习器 [2020] (Arxiv)文本到图像生成： 一种用于文本到图像生成的提示修饰符分类 [2022] (Arxiv) Prompt工程文本到图像生成模型的设计指南 [2021] (Arxiv) 使用潜在扩散模型进行高分辨率图像合成 [2021] (Arxiv) DALL·E：从文本中创建图像 [2021] (Arxiv)文本到音乐/声音生成： MusicLM：从文本生成音乐 [2023] (Arxiv) ERNIE-Music：使用扩散模型进行文本到波形音乐生成 [2023] (Arxiv) Noise2Music：使用扩散模型进行文本调制音乐生成 [2023) (Arxiv) AudioLM：一种基于语言建模的音频生成方法 [2023] (Arxiv) Make-An-Audio：使用增强提示扩散模型进行文本到音频生成 [2023] (Arxiv)文本到视频生成： Dreamix：视频扩散模型是通用视频编辑器 [2023] (Arxiv)。- 调整视频：一次性调整图像扩散模型用于文本到视频生成 [2022] (Arxiv) 噪声到音乐：基于扩散模型的文本条件音乐生成 [2023] (Arxiv) 音频LM：一种语言模型生成音频的方法 [2023] (Arxiv)概述： Piloting Copilot and Codex: Hot Temperature, Cold Prompts, or Black Magic? [2022] (Arxiv) 工具和代码🔧 名称 描述 链接 GPT Index GPT Index 是一个由一组数据结构组成的项目，旨在使使用大型外部知识库与 LLM 更轻松。 [Github] Promptify 使用 LLM 解决 NLP 问题，使用 Promptify 轻松为 GPT、PaLM 等流行生成模型生成不同的 NLP 任务提示 [Github] Better Prompt 在将 LLM 提示推送到生产之前测试测试套件 [Github] Interactive Composition Explorerx ICE 是一个 Python 库和语言模型程序的跟踪可视化器。 [Github] LangChainx 通过组合使用 LLM 构建应用程序 [Github] OpenPrompt 一个用于 Prompt 学习的开源框架 [Github] Prompt Engine 此存储库包含用于创建和维护大语言模型 (LLMs) Prompt 的 NPM 实用程序库。 [Github] Prompts AI GPT-3 的高级工作场所 [Github] Prompt Source PromptSource 是一个用于创建、共享和使用自然语言提示的工具包。 [Github] ThoughtSource 一个用于机器思考科学的框架 [Github] Api💻 名称 描述 URL 付费或开源 OpenAI 用于自然语言任务的 GPT-n，用于将自然语言翻译成代码的 Codex，以及用于创建和编辑原始图像的 DALL·E。 [OpenAI] 付费 CohereAI Cohere 通过一个 API 提供对先进的大型语言模型和自然语言处理工具的访问。 [CohereAI] 付费 Anthropic 即将推出 [Anthropic] 付费 FLAN-T5 XXL 即将推出 [HugginFace] 开源 数据集💾 名称 描述 URL P3 (Public Pool of Prompts) P3 (Public Pool of Prompts) 是一个包含各种 NLP 任务的 prompted English 数据集集合。 [HuggingFace] Awesome ChatGPT Prompts 该仓库包括用于更好地使用 ChatGPT 的 ChatGPT prompt curation。 [Github]🧠 名称 描述 链接 ChatGPT ChatGPT [OpenAI] Codex Codex 模型是我们的 GPT-3 模型的后代，可以理解和生成代码。其训练数据包含自然语言和 GitHub 上数十亿行公共代码 [Github] Bloom BigScience 大型开放科学开放获取多语言语言模型 [HuggingFace] Facebook LLM OPT-175B 是 Meta 训练的 GPT-3 等效模型。它是目前可用的最大的预训练语言模型，具有 1750 亿个参数 [Alpa] GPT-NeoX GPT-NeoX-20B，一个经过训练的 200 亿个参数的自回归语言模型 [HuggingFace] FLAN-T5 XXL Flan-T5 是一种指令调整模型，这意味着当作为提示的一部分给出指令时，它会表现出零射击行为。 [HuggingFace/Google] XLM-RoBERTa-XL XLM-RoBERTa-XL 模型在 2.5TB 的经过过滤的 CommonCrawl 数据上进行了预训练，其中包含 100 种语言 [HuggingFace] GPT-J 它是在 Pile 数据集上训练的类似于 GPT-2 的因果语言模型 [HuggingFace]| 写作提示 | 包含从在线论坛（reddit）抓取的 300K 个人编写的故事与写作提示的大型数据集 | [Kaggle] | | Midjourney 提示 | 从 MidJourney 的公共 Discord 服务器中抓取的文本提示和图像 URL | [HuggingFace] || PaLM-rlhf-pytorch | RLHF（通过人类反馈的强化学习）在PaLM架构中的实现。基本上是ChatGPT，但加上了PaLM | [Github] | | GPT-Neo | 使用网格张量库实现模型并行的GPT-2和类GPT-3模型的实现。| [Github] | | LaMDA-rlhf-pytorch | Google的LaMDA的开源预训练实现，使用PyTorch。添加类似于ChatGPT的RLHF。 | [Github] | | RLHF | 通过人的反馈实现强化学习的实现 | [Github] | | GLM-130B | GLM-130B：一个开放的双语预训练模型| [Github] | AI内容检测器🔎 名称 描述 URL AI文本分类器 AI文本分类器是一个经过精细调整的GPT模型，可以预测一段文本是来自于各种来源（如ChatGPT）的AI生成的可能性。 [OpenAI] GPT-2输出检测器 这是一个基于🤗/Transformers实现的RoBERTa的在线演示 [HuggingFace] Openai检测器 用于指示由AI编写的文本的AI分类器（OpenAI Detector Python wrapper） [GitHub] 教程📚 Prompt工程简介 Prompt工程101-介绍和资源 Prompt工程101".- SudalaiRajkumar 的 Prompt 工程指南生成式语言模型入门指南 生成式语言模型的初学者友好指南 - LaMBDA 指南 基于 Cohere 的生成式人工智能：第一部分 - 模型提示Prompt 工程的最佳实践 OpenAI API Prompt 工程的最佳实践 如何编写好的提示完整的 Prompt 工程指南 大型语言模型 Prompt 工程完整介绍 Prompt 工程指南：如何设计最佳提示Prompt 工程的技术方面 GPT-3 Prompt 工程的 3 大原则 ChatGPT Prompt 工程的通用框架 Prompt 编程方法Prompt 工程的资源 Awesome ChatGPT 提示 最佳 100+ 稳定扩散 Prompt DALLE Prompt 书籍 OpenAI 烹饪书 Microsoft 的 Prompt 工程 视频🎥- 进阶版ChatGPT Prompt工程 ChatGPT：面向初学者的5个Prompt工程秘诀 CMU高级自然语言处理2022：Prompting Prompt工程-一个新的职业？ ChatGPT指南：使用更好的Prompt让你的结果提升10倍 语言模型和Prompt工程：NLP中Prompting方法的系统调查 Prompt工程101：自动完成、零样本、单样本和少样本提示 社区🤝 OpenAI Discord PromptsLab Discord 学习Prompting r/ChatGPT Discord MidJourney Discord 如何贡献我们欢迎贡献这个列表！实际上，这也是我创建它的主要原因——鼓励贡献和鼓励人们订阅更改以便及时了解大型语言模型(LLMs)和Prompt工程领域的新的、令人兴奋的发展动态。 在贡献之前，请花点时间查看我们的贡献指南。这些指南将有助于确保您的贡献与我们的目标一致，并符合我们的质量和相关性标准。感谢您有兴趣为这个项目做出贡献！ 图片来源：docs.cohere.ai |
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