áá®áá±á¬áºáá»á°ážááŸá¬ generative AI áá±á¬áºáááºááœá±ááŸá¬ áááá±á¬ááºáá²á· prompt ááœá± áááºáá®ážááá¯á· á¡áá±ážááŒá®ážáá²á· á¡áá°á¡ááá²á· áááºážááá¬ááœá±ááᯠáá±á¬áºááŒáá¬ážáá«áááºá LLM ááᯠprompt áá±ážáá¯á¶áá¬áááºáž á¡áá±ážááŒá®ážáá«áááºá ááá¯á áá¯ááºááŒá®áž áááºáá®ážáá¬ážáá²á· prompt á áá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯á¡áááºá¡ááœá±ážááᯠááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºá á±áá«áááºá áá«áá±ááá·áº prompt áá²á· prompt engineering ááá¯áá²á· á áá¬ážáá¯á¶ážááœá±á áá¬ááᯠááá¯ááá¯áá¬áá²? LLM ááᯠááá¯á·áá²á· prompt input ááᯠáááºááá¯ááá¯ážáááºá¡á±á¬ááºáá¯ááºááá²? áá®áá±ážááœááºážááœá±ááᯠáá®á¡áááºážáá²á· áá±á¬ááºá¡áááºážááŸá¬ ááŒá±ááŸááºážááŒáááºá
Generative AI á á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°áá±á¬ááºážááá¯áá»ááºá¡áá±á«áº áá°áááºááŒá®áž á¡áá áºáá±á¬ á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬áá»á¬áž (á á¬áá¬ážá áá¯á¶á á¡áá¶á áá¯áẠá áááº) áááºáá®ážááá¯ááºáá«áááºá áá«ááᯠOpenAI áá²á· GPT ("Generative Pre-trained Transformer") á á®ážáá®ážááᯠLarge Language Models ááœá±ááᯠááá¬ááá¬áá¬á áá¬ážáá²á· áá¯áẠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯á· áá±á·áá»áá·áºáá¬ážáá¬ááŒáá·áº áááŸááá«áááºá
á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°ááœá±ááá±á¬á· áááºážááá¬ááá¯ááºáž áá»áœááºážáá»ááºááŸá¯áááá¯áá² á áá¬ážááŒá±á¬áá¯á¶á á¶áá²á· áá®áá±á¬áºáááºááœá±áá²á· áááºááœááºááá¯ááºááŒá® ááŒá áºáá«áááºá áá®áá±á¬áºáááºááœá±á prompt-based ááŒá áºááŒá®áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°á á á¬áá¬áž input (prompt) áá±ážááŒá®áž AI áá²á· áá¯á¶á·ááŒááºáá»áẠ(completion) ááᯠáááŸááá«áááºá ááá¯á·áá±á¬áẠ"AI áá²á· á áá¬ážááŒá±á¬" áá¯ááºááŒá®áž ááááááá¯áá»ááºáá²á· áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºáá¡á±á¬áẠprompt ááᯠá¡áááºáááŒáẠááŒááºáááºááá¯ááºáá«áááºá
"Prompts" ááœá±á ááᯠgenerative AI á¡ááºááºááœá±ááŸá¬ á¡ááá áááá¯ááááºáááºáž á¡ááºáá¬áá±á·á ẠááŒá áºáá¬ááŒá®áž áá±á¬áºáááºááœá±ááᯠáá¬áá¯ááºááááºááá¯áᬠááŒá±á¬ááŒáá±ážááŒá®áž áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºá¡áááºá¡ááœá±ážááᯠáááºáá±á¬ááºá á±áá«áááºá "Prompt Engineering" ááá¯áá¬ááá±á¬á· prompt ááœá±ááᯠáá®ááá¯ááºážááœá²ááŒááºážáá²á· ááá¯ážáááºá¡á±á¬ááºáá¯ááºááŒááºážááᯠá¡ááááá¬ážáá²á· áá±á·áá¬ááŸá¯áááºááẠáá áºáá¯ááŒá áºááŒá®áž áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºááœá±ááᯠáááºááŒáááºááŒá®áž á¡áááºá¡ááœá±ážááŒáá·áºá á±ááá¯á· áááºááœááºáá«áááºá
áá®áááºáááºážá á¬ááŸá¬ Prompt Engineering ááá¯áá¬áá¬áá²á áá¬ááŒá±á¬áá·áº á¡áá±ážááŒá®ážáá¬áá²á áá±á¬áºáááºáá²á· á¡ááºááºáááºááœááºáá»ááºá¡ááœáẠáááá±á¬ááºáá²á· prompt ááœá±ááᯠáááºááá¯áááºáá®ážááá²ááá¯áᬠáááºáá°ááŸá¬ááŒá áºáá«áááºá Prompt engineering áá²á· á¡áááá¡áá°á¡ááá²á· á¡áá±á¬ááºážáá¯á¶áž áá±á·áá¬ááŸá¯áááºážáááºážááœá±ááᯠáá¬ážáááºááŒá®áž Jupyter Notebooks "sandbox" áááºáááºážáá»ááºáá áºáá¯ááŸá¬ áá®á¡áá°á¡áááœá±ááᯠáááºááœá±á·á¡áá¯á¶ážááŒá¯áááºážááá¯áááºáž áááºáá°áá«áááºá
áá®áááºáááºážá á¬á¡áá¯á¶ážááŸá¬ áá»áœááºáá±á¬áºááá¯á·á:
- Prompt engineering ááá¯áá¬áá¬áá²á áá¬ááŒá±á¬áá·áº á¡áá±ážááŒá®ážáá¬áá² ááá¯áᬠááŸááºážááŒááá¯ááºáá«áááºá
- Prompt áá²á· á¡á áááºá¡ááá¯ááºážááœá±ááᯠáá±á¬áºááŒááá¯ááºááŒá®áž áááºááá¯á¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒá±á¬ááºáž ááááŸáááá¯ááºáá«áááºá
- Prompt engineering á¡ááœáẠá¡áá±á¬ááºážáá¯á¶áž áá±á·áá¬ááŸá¯áááºážáááºážáá²á· áááºážááá¬ááœá±ááᯠáááºáá°ááá¯ááºáá«áááºá
- áááºáá°áá¬ážáá²á· áááºážáááºážááœá±ááᯠOpenAI endpoint ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒá®áž áááºááœá±á· á¥ááá¬ááœá±áá²á· áá¯ááºáá±á¬ááºááá¯ááºáá«áááºá
Prompt Engineering: AI áá±á¬áºáááºááœá±ááᯠááá¯áá»ááºáá²á· á¡ááœááºáá»á¬áž áá¯ááºáá±ážááá¯á· á¡ááœáẠinput ááœá±ááᯠáá®ááá¯ááºážááœá²ááŒá®áž ááá¯ážáááºá¡á±á¬ááºáá¯ááºááŒááºážá
Tokenization: á á¬áá¬ážááᯠáá±á¬áºáááºáá¬ážáááºááá¯ááºáá²á· á¡ááá¯ááºážáá±ážáá±ážáá±ážááœá± (tokens) á¡ááŒá ẠááŒá±á¬ááºážáá²ááŒááºážá
Instruction-Tuned LLMs: áááá»áá²á· ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºááœá±áá²á· ááá¯ážáááºá¡á±á¬áẠáá±á·áá»áá·áºáá¬ážáá²á· Large Language Models (LLMs)á
Prompt engineering á ááá¯á¡áá»áááºááŸá¬ áááá¹áá¶áááºážááá¬ááẠá¡áá¯ááá¬ááá¯ááºážáá²á· ááá¯áááºááœááºáá«áááºá á¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶ ááá¯ážáááºááá¯á·á¡ááœáẠáá±á·áá»áá·áºááŸá¯áá»á¬áž ááŒá¯áá¯ááºááŒá®áž áá¯ááºáá±á¬ááºááŸá¯áá²á· á¡ááŸá¬ážááŒááºááŒááºááŸá¯áááºážáááºážááᯠáá±á«ááºážá ááºáá¯á¶ážááá·áºáá«áááºá áá«áᬠáá¯ááºáááºážáááºááẠáá»áœááºážáá»ááºááŸá¯áá²á· á¡ááŒá¶ááŒá¯áááºážáááºážááœá±á áá±á¬áºáááºá¡ááá¯áẠááá¯ážáááºááŸá¯ááœá±ááᯠáá±á«ááºážá ááºáá¯á¶ážááŒááºážááŒá áºáá«áááºá
áá®áááºáááºážá á¬áá²á· ááœá²áááºáá¬ážáá²á· Jupyter Notebook á áááºáá°áá¬ážáá¬ááœá±ááᯠáááºááœá±á·á ááºážáááºááá¯ááºáá²á· sandbox áááºáááºážáá»áẠááŒá áºáá«áááºá áá±á·áá»áá·áºáááºážááœá±ááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºááá¯á·á¡ááœáẠááá¯á¡ááºáá¬ááœá±á:
- Azure OpenAI API key - áááºáááºáá¬ážáá²á· LLM á¡ááœáẠáááºáá±á¬ááºááŸá¯ endpointá
- Python Runtime - Notebook ááᯠá¡áá¯ááºáá¯ááºá á±ááá¯á·á
- Local Env Variables - SETUP áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºááœá±ááᯠá¡áá¯ááẠááŒá®ážá á®ážáá¬ážááá¯á·á
Notebook ááŸá¬ á áááºááá¯á· áá±á·áá»áá·áºáááºážááœá± áá«áááºááŒá®áž áááºá·áá²á· Markdown (áá±á¬áºááŒáá»ááº) áá²á· Code (prompt áá±á¬ááºážááá¯áá»ááº) á¡ááá¯ááºážááœá±ááᯠáááºááá·áºááŒá®áž ááá°áá¬áá»á¬áž ááá¯á·ááá¯áẠá¡ááŒá¶áá¬ááºá¡áá áºááœá± á ááºážáááºááá¯ááºáá«áááºá áá«á prompt áá®ááá¯ááºážá¡ááœáẠáááºá·áá²á· á¡ááœá±ážá¡ááŒáẠááá¯ážáááºá á±áá«áááá·áºáááºá
áá®áááºáááºážá á¬ááŸá¬ áá¬ááœá± áá«áááºááá² ááŒáá¯ááẠáááá»ááºáá«ááá¬áž? áá®áá¯á¶áá±á¬áºáá¬ážáá²á· áááºážááœáŸááºááᯠááŒáá·áºáá«á á¡ááá áá±á«ááºážá ááºááœá±á áááºáá°áááá·áº á¡áá»ááºá¡áááºááœá±ááᯠáá±á¬áºááŒáá¬ážááŒá®áž áááºáá°ááŸá¯ áááºážááŒá±á¬ááºážááᯠááŸááºážááŒáá¬ážáá«áááºá áá®áááºážááœáŸááºááŸá¬ "Advanced Techniques" á¡ááá¯ááºážá áá®áááºááá¯ážá á¬á¡á¯ááºáá²á· áá±á¬ááºáá áºáááºáž ááŸá¬ áá«áááºáá²á· á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááœá±ááᯠáááºááœáŸááºážáá¬ážáᬠááŒá áºáá«áááºá
ááá¯á¡áááºážá áá»áœááºáá±á¬áºááá¯á· á áá¬ážáááºáá²á· ááá¬áá±ážáá²ááŸá¬ AI áááºážááá¬ááá¯ážáááºááŸá¯ááᯠáá°áá±á¬ááºááẠáááºááŸááºážáá»ááºáá²á· áááºááᯠáááºááœááºáá±ááá² ááŒá±á¬ááŒáááºá áá»áœááºáá±á¬áºááá¯á·á áá¯áá¹ááá¯ááºáá±ážáááºáá°ááŸá¯ á¡ááœáẠAI á¡ááŒá±ááŒá¯ á¡ááºááºááœá± áááºáá®ážáá»ááºáá«áááºá áá«ááŒá±á¬áá·áº á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°á¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážá ááááááá¯á· á¡ááºááºá¡ááœáẠprompt ááœá±ááᯠáááºááᯠ"áá®ááá¯ááºážááœá²" ááá¯ááºááá² ááá¯áᬠá ááºážá á¬ážááŒáá¡á±á¬ááºá
- á¡á¯ááºáá»á¯ááºáá°áá»á¬áž á AI ááᯠáááºááá¯ážááœáŸááºážáááºáž áá±áá¬ááᯠááœá²ááŒááºážá áááºááŒá¬ááŒá®áž áá¯á¶ážááœáŸááºážááŸá¯ á¡á¬ážáááºážáá»ááºááœá± ááŸá¬ááœá±ááá¯á· áá±á¬ááºážááá¯ááºáá«áááºá AI á ááááºááœá±ááᯠá¡áá»ááºážáá»á¯ááºáá±ážááŒááºáž ááá¯á·ááá¯áẠáá¯ááºáá²á· ááŒááºááœááºážáá±á¬áºááŒáá±ážááá¯ááºáá«áááºá
- ááá¬/ááá¬ááá»á¬áž á AI ááᯠáá áºááŸááºááááááºáá²á· áá±á«ááºážá ááºá¡ááœáẠáááºáááºážá á¬á¡á á®á¡á áẠáá áºáᯠáááºáá®ážááá¯á· áá±á¬ááºážááá¯ááºáá«áááºá AI á áááºááŸááºáá¬ážáá²á· áá¯á¶á á¶á¡ááá¯ááºáž áá¯áá¹ááá¯ááºáá±ážá¡á á®á¡á ááºááᯠáááºáá±á¬ááºáá±ážááá¯ááºáá«áááºá
- áá»á±á¬ááºážáá¬áž/áá°áá»á¬áž á AI ááᯠáááºáá²áá²á·áá¬áá¬áááºáá áºáá¯ááŸá¬ áááºááŒá¬ážáá±ážááá¯á· áá±á¬ááºážááá¯ááºáá«áááºá AI á áá»á±á¬ááºážáá¬áž/áá°ááœá±á¡ááœáẠá¡ááá·áºááá·áºáá±á¬áºáá²á· áááºáááºážá á¬á á¡ááŒá¶ááŒá¯áá»ááºáá²á· á¥ááá¬ááœá± áá±ážááá¯ááºáá«áááºá
áá«ááá±á¬á· á¡á áááºá¡ááá¯ááºážáá áºá áááºáá áºááá¯ááºážáᬠááŒá áºáá«áááºá ááá¯ááá¯áá»ááºááŒáá·áºáá²á· á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááœá±ááᯠááááŸááá»ááºááẠPrompts For Education ááᯠááŒáá·áºáá«á áá®áá¬á ááá¬áá±ážáá»áœááºážáá»ááºáá°ááœá±á á á¯á ááºážáá¬ážáá²á· open-source prompts á á¬ááŒáá·áºááá¯áẠááŒá áºáá«áááºá sandbox ááŸá¬ áá«ááœá±ááᯠá ááºážáááºááŒáá·áºáá«á áá«ááŸááá¯áẠOpenAI Playground ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒá®áž áá¬ááŒá áºááá² ááŒáá·áºáá«!
áá®áááºáááºážá á¬ááᯠá áááºáá²á·á¡áá«ááŸá¬ Prompt Engineering ááᯠáá®ááá¯ááºážááœá²ááŒááºážáá²á· ááá¯ážáááºá¡á±á¬ááºáá¯ááºááŒááºáž áá¯ááºáááºážá ááºá¡ááŒá ẠáááºááŸááºááŒá®áž áá áºáá¯áá»ááºážá á®á¡ááœáẠáá¯á¶á·ááŒááºáá»áẠ(completion) ááœá±ááᯠáááºááŒáááºááŒá®áž á¡áááºá¡ááœá±ážááŒáá·áºá á±ááá¯á· áááºááœááºáá«áááºá áá«ááᯠáááá·áºáá¯ááºáááºážá ááºá¡ááŒá Ạááœá±ážááá¯ááºáá«áááºá
- áá±á¬áºáááºáá²á· áááºááœááºáá»ááºá¡ááœáẠá¡á ááá¯ááºáž prompt ááᯠáá®ááá¯ááºážááœá²ááŒááºáž
- áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºá¡áááºá¡ááœá±áž ááá¯ážáááºá¡á±á¬áẠprompt ááᯠá¡áááºáááŒáẠááŒááºáááºááŒááºáž
áá«áᬠáá¯ááºáá±á¬ááºááŸá¯áá²á· á¡ááŸá¬ážááŒááºááŒááºááŸá¯áááºážáááºážááŒá áºááŒá®áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°áá²á· á¡ááœá±ážá¡ááŒááºáá²á· ááŒáá¯ážáááºážááŸá¯ááá¯á¡ááºáá«áááºá áá«ááᯠáá¬ááŒá±á¬áá·áº á¡áá±ážááŒá®ážáá¬áá²? áá®áá±ážááœááºážááᯠááŒá±ááŸááºážááá¯á· á¡á±á¬ááºáá« á¡áá°á¡á á áá¯ááᯠáá¬ážáááºááá¯á· ááá¯áá«áááºá
- Tokenization = áá±á¬áºáááºá prompt ááᯠáááºááᯠ"ááŒááº" áááºááá¯áá¬
- Base LLMs = á¡ááŒá±áá¶áá±á¬áºáááºá prompt ááᯠáááºááᯠ"áá¯ááºáá±á¬ááº" áááºááá¯áá¬
- Instruction-Tuned LLMs = áá±á¬áºáááºá "áá¬áááº" ááœá±ááᯠáááºááᯠááŒááºáááºááá¯áá¬
LLM á prompt ááœá±ááᯠtoken ááœá± á ááºáááºááŒá áºá á±ááŒá®áž áá±á¬áºáááºá¡áá»áá¯ážá¡á á¬áž (ááá¯á·ááá¯áẠáá±á¬áºáááºáá¬ážááŸááºáž) á¡ááá¯áẠáá°áá®áá²á· prompt ááᯠtoken áá»áá¯ážá á¯á¶áá²á· ááœá²ááŒá¬ážááá¯ááºáá«áááºá LLM ááœá±áᬠá á¬áá¬ážááá¯ááºáá² token ááœá±ááᯠáááºááŒá¬ážáá¬ážáá¬ááŒá±á¬áá·áº prompt ááœá± token ááŒá áºáá¯á¶áᬠáá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºá¡áááºá¡ááœá±ážááᯠááá¯ááºááá¯áẠáááºáá±á¬ááºá á±áá«áááºá
tokenization áááºááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºáá¬ááᯠáá¬ážáááºááá¯á·á¡ááœáẠOpenAI Tokenizer ááᯠáááááá¬ááœá±ááᯠá ááºážáááºááŒáá·áºáá«á áááºá· prompt ááᯠáá°ážááá·áºááŒá®áž token ááœá± áááºááᯠááŒá±á¬ááºážáá²ááœá¬ážáá¬ááᯠááŒáá·áºáá«á á¡áá°ážáááŒáá·áº á¡áá¬ážáá±ážáá»á¬ážáá²á· á¡áá¬ážááœááºáááºá¹áá±áááœá±ááᯠáááºááᯠááá¯ááºááœááºáá¬ážáá¬ááᯠááááá¬ážáá«á á€ááá°áá¬ááŸá¬ á¡áá±á¬ááºáž LLM (GPT-3) ááᯠááŒáá¬ážáá¬ááŒá áºááŒá®áž áá±á¬ááºáá¯á¶ážáá±á¬áºáááºáá²á· á ááºážáááºááẠááááºááœá²ááŒá¬ážááá¯ááºáá«áááºá
prompt ááᯠtoken ááŒá áºá¡á±á¬áẠááŒá±á¬ááºážááŒá®ážáá±á¬ááºááŸá¬ "Base LLM" (ááá¯á·ááá¯áẠFoundation model) áá²á· á¡ááááá¬áááºá token á ááºáá²á áá±á¬ááºááẠtoken ááᯠááá·áºááŸááºážáá±ážááŒááºáž ááŒá áºáá«áááºá LLM ááœá±áᬠá á¬áá¬ážáá±áá¬á¡á á¯á¡áá±ážááŒá®ážááœá±ááŸá¬ áááºááŒá¬ážáá¬ážáá¬ááŒá±á¬áá·áº token ááœá±ááŒá¬áž ááŸááá²á· á á¬áááºážá¡ááºážáááºááœááºááŸá¯ááᯠáá±á¬ááºážá áœá¬ áá¬ážáááºááŒá®áž áá¯á¶ááŒááºá áááºáá»á áœá¬ ááá·áºááŸááºážááá¯ááºáá«áááºá áá«áá±ááá·áº prompt áá²ááŸá¬ áá«áá²á· á áá¬ážáá¯á¶ážááœá± ááá¯á·ááá¯áẠtoken ááœá±áá²á· á¡áááá¹áá¬áẠááᯠáá¬ážááááºáá«áá°ážá áá°ááá¯á·ááŒááºáá¬á "pattern" áá áºáá¯ááŒá áºááŒá®áž áá±á¬ááºááẠááá·áºááŸááºážáá»ááºáá²á· ááŒáá·áºá á¯á¶á¡á±á¬áẠáááºáá¯ááºáá¬áá«á á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá° áááºááá·áºáá²á·á¡áá ááá¯á·ááá¯áẠááŒáá¯áááºáááºááŸááºáá¬ážáá²á· á¡ááŒá±á¡áá±áá áºáá¯ááŒá áºáá¬áá²á·á¡áá áááºááẠááá·áºááŸááºážááá¯ááºáá«áááºá
prompt-based completion áááºááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºáᬠááŒáá·áºáá»ááºáá«ááá¬áž? á¡áááºáá« prompt ááᯠAzure OpenAI Studio Chat Playground ááŸá¬ áá¯á¶ááŸáẠáááºáááºááœá±ááŒáá·áº ááá·áºááœááºážááŒáá·áºáá«á á áá áºá prompt ááœá±ááᯠááááºážá¡áá»ááºá¡ááẠáá±á¬ááºážááá¯áá»ááºá¡ááŒá Ạááá¯ááºááœááºáá¬ážáá¬ááŒá±á¬áá·áº áá®á¡ááŒá±á¡áá±ááᯠááŒáá·áºáááºážáá²á· áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºááᯠááœá±á·ááá«áááá·áºáááºá
áá«áá±ááá·áº á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°á áááá»áá²á· á¡áá»ááºá¡ááẠááá¯á·ááá¯áẠáá¬ááẠáááºááœááºáá»ááºáá áºáá¯áá²á· ááá¯ááºáá®áá²á· áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºááᯠááŒáá·áºáá»ááºááẠáá¬áá¯ááºááá²? áá®ááŸá¬ instruction-tuned LLMs ááœá± áá«áááºáá¬áá«áááºá
Instruction Tuned LLM á á¡ááŒá±áá¶áá±á¬áºáááºááᯠá¡ááŒá±áá¶ááŒá®áž á¥ááá¬áá»á¬áž ááá¯á·ááá¯áẠinput/output á á¯á¶ááœá±áá²á· (á¥ááá¬á multi-turn "messages") áááá»áá²á· ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºááœá± áá«áááºáá²á· á¡áá»ááºá¡áááºááœá±áá²á· ááá¯ážáááºá¡á±á¬áẠáá±á·áá»áá·áºáá¬ážáᬠááŒá áºáá«áááºá AI áá²á· áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºá ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºááᯠááá¯ááºáá¬ááá¯á· ááŒáá¯ážá á¬ážáá«áááºá
áá«áᬠReinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) áááºážáááºážááœá±ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒá®áž áá±á¬áºáááºááᯠ_ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºááœá± ááá¯ááºá
2076 áá¯ááŸá Ạáá¬áá®ááẠá á áºááœá² áááºáááºážá á¬á¡á á®á¡á ááº
áá®áááºáááºážá á¬ááŸá¬ 2076 áá¯ááŸá Ạáá¬áá®ááẠá á áºááœá²á á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬á á¡ááŒá±á¬ááºážáááºážáá»á¬ážá á¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯áá»á¬ážááŸáá·áº á¡áá¬áááºá¡ááœáẠáááºáááºážá á¬áá»á¬ážááᯠáá±á·áá¬áá«áááºá
- áá¬áá®ááẠá á áºááœá²á áá±á¬ááºáá¶á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááᯠáá¬ážáááºááá¯ááºáááº
- á á áºááœá²ááŒá áºááœá¬ážáááŒááºážá á¡ááŒá±á¬ááºážáááºážáá»á¬ážááᯠááŸá¬ááœá±ááááŸááááº
- á á áºááœá²á á¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯áá»á¬ážááᯠááœá²ááŒááºážá áááºááŒá¬ááá¯ááºáááº
- á¡áá¬áááºááœáẠáá®ááá¯á¡ááŒá±á¡áá±áá»á¬ážááᯠáááŒá áºáá±á«áºá á±ááẠáááºáááºážá á¬áá»á¬ážááᯠááá±á¬áá±á«ááºáááº
- 2076 áá¯ááŸá áºááœáẠáá¬áá®áááºááœáẠááŒá áºááœá¬ážáá²á·áá±á¬ á á áºááœá²á á¡ááŒá±áá¶á¡áá»ááºáá»á¬áž
- áá¬áá®áááºá¡á¬áá¬áá áááºážáá»á¬ážááŸáá·áº áá°áá¬ážá¡á¯ááºá á¯áá»á¬ážá áááºáá¶áá±áž
2. á á áºááœá²ááŒá áºááœá¬ážáááŒááºážá á¡ááŒá±á¬ááºážáááºážáá»á¬áž
- á¡áááºážá¡ááŒá áºáá»á¬ážá¡áá±á«áº á¡áá áºá¡áááº
- áááºážááá¬ááŸáá·áº á¡á¬áá¬áá¡áááºážá¡ááŒá áºáá»á¬ážá¡ááœáẠááŸááºááŒáá¯ááºááŸá¯
- ááá¯ááºáá¶ááá¬ááŸáá·áº á¡á¬áá¬áá¡ááœá²á·á¡á ááºážáá»á¬ážá ááá¯ááºáá¶áá±ážá¡áá»áá¯ážáááºáá»á¬áž
- áá°á·áá±á¬ááºá¡áá±á«áº áááºáá±á¬ááºááŸá¯áá»á¬áž
- áááºážááá¬ááá¯ážáááºááŸá¯áá»á¬ážááŸáá·áº á á®ážááœá¬ážáá±ážá¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯áá»á¬áž
- á¡á¬áá¬áá¡á¯ááºáá»á¯ááºááŸá¯ááŸáá·áº ááá¯ááºáá¶áá±ážááŒá±á¬ááºážáá²ááŸá¯áá»á¬áž
4. áááºáááºážá á¬áá»á¬ážááŸáá·áº á¡áá¬áááºá¡ááœáẠá¡ááŒá¶ááŒá¯áá»ááºáá»á¬áž
- á á áºááœá²áá²á·ááá¯á·áá±á¬ á¡ááŒá±á¡áá±áá»á¬ážááᯠááŸá±á¬ááºááŸá¬ážááẠáááºážáááºážáá»á¬áž
- á¡á¬áá¬áááœáẠááŒáááºážáá»ááºážáá±ážááŸáá·áº áá°ážáá±á«ááºážáá±á¬ááºááœááºááŸá¯ ááá¯ážáááºá á±ááẠá¡áá±ážáá«ááŸá¯
- áááºážááá¬ááŸáá·áº áá°á·á¡ááœá²á·á¡á ááºážáá»á¬ážá áá¬áááºáá»á¬áž
- á¡ááœá²á·ááá¯áẠááœá±ážááœá±ážááœá²áá»á¬áž
- á á áºááœá²á¡ááŒá±á¬ááºáž áá¯ááºáá¯á¶áá»á¬ážááŸáá·áº áá®áá®ááá¯áá»á¬áž ááŒáá·áºááŸá¯ááŒááºáž
- áááºáááºážá á¬á¡ááŒá®áž á á¬áá±ážááœá²ááŸáá·áº á¡áá²ááŒááºááŸá¯
- á á¬á¡á¯ááºáá»á¬ážá áá±á¬ááºážáá«ážáá»á¬ážááŸáá·áº á¡ááºáá¬áááºá¡áááºážá¡ááŒá áºáá»á¬áž
- áááºááá¯ááºáᬠáá¯áá±ááá á¬áááºážáá»á¬áž
áá®áááºáááºážá á¬á¡á á®á¡á ááºááẠáá¬áá®ááẠá á áºááœá²á á¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯áá»á¬ážááᯠáá¬ážáááºááŒá®áž á¡áá¬áááºááœáẠááŒáááºážáá»ááºážáá±ážááᯠááááºážááááºážááá¯ááºááẠá¡áá±á¬ááºá¡áá°ááŒá áºá á±áááºááŒá áºáááºá áááºááºááŸá¬ááœá±ááŸá¯áá áºáá¯á áá¬ááŸááºá á áºááœá²áá»á¬ážá¡ááŒá±á¬ááºáž (á¥ááᬠ- áá®ááœá®á á®ážáá®áž ááá¯á·ááá¯áẠá á¬á¡á¯ááºáá»á¬áž) á áááºáá°ážáááºáá¬ááºáááºážáá»á¬áž ááŸáááŒá±á¬ááºáž ááŒááá±ááá·áº áááá áá¯ááŸá áºá¡ááœááºáá±á¬á· áááŸááá«áá°ážá áá¬áá¬ááºá¡ááœá±ážá¡áá±á«áºá¡á áááá áá¯ááŸá áºáᬠá¡áá¬ááẠááŒá áºáá²á·á¡ááœáẠá¡ááŸááºááááºááŒá áºááœá¬ážáá²á·áá²á· ááŒá áºáááºáá áºáá¯áá²á· áááºá ááºááá¯ááºááŒááºáž áááŸááá«á
áá«ááᯠáá® prompt ááᯠLLM áá¶á·ááá¯ážáá° ááá°áá®áá²á·áá°ááœá±áá²á· ááŒá±ážááŒáá·áºááẠáá¬ááŒá áºááá²?
Response 1: OpenAI Playground (GPT-35)
Response 2: Azure OpenAI Playground (GPT-35)
Response 3: : Hugging Face Chat Playground (LLama-2)
áá»áŸá±á¬áºááá·áºáá¬ážáááá¯á áá±á¬áºáááºáá áºáá¯áá»ááºáž (ááá¯á·ááá¯áẠáá±á¬áºáááºáá¬ážááŸááºážáá áºáá¯áá»ááºáž) á០stochastic áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºáá²á· áá±á¬áºáááºá áœááºážáááºááœá²ááŒá¬ážááŸá¯ááŒá±á¬áá·áº áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºááœá±á áááºážáááºážááœá¬ááŒá¬ážáá«áááºá á¥ááá¬á áá±á¬áºáááºáá áºáá¯á á¡áááºáž á áá»á±á¬ááºážáá¬ážááœá±á¡ááœáẠáááºááœááºáá¬ážááŒá®áž áá áºáá¯ááá±á¬á· á¡áááºáááºážáá»á±á¬ááºážáá¬ážááœá±á¡ááœáẠáááºááŒááºáá¬ážáá¬áá«á áá«áá±ááá·áº áá±á¬áºáááºáá¯á¶ážáá¯áá¯á¶ážá á¡áá»ááºá¡áááºáááŸááá²á· á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°áá áºáá±á¬ááºááᯠáá®ááŒá áºáááºáᬠá¡ááŸááºááááºááŒá áºáá²á·áááºááá¯á· áá¯á¶ááŒááºá á±ááá¯á· áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºááœá± áá¯ááºáá±ážááá¯ááºáá²á·áá«áááºá
prompt engineering áááºážáááºážááœá±ááŒá áºáá²á· metaprompting áá²á· temperature configuration á áá±á¬áºáááºááŸá¬ážááœááºážááŸá¯ááœá±ááᯠáá áºá áááºáá áºááá¯ááºáž áá»á±á¬á·áááºážá á±ááá¯ááºáá«áááºá á¡áá áºááœááºáá¬áá²á· prompt engineering architectures ááœá±ááááºáž á¡áá áºááá·áºááœááºážáá¬ážáá²á· áááááá¬áá²á· áááºážáááºážááœá±ááᯠprompt áááºáááºááŸá¯áá²ááŸá¬ á¡áááºááŒá±á áœá¬ áá±á«ááºážá ááºáá¯á¶ážá áœá²ááá¯ááºááá¯á· áááºááœááºáá«áááºá áá®á¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯ááœá±ááᯠáá»á±á¬á·áááºážá á±ááá¯á·á
áá®á¡ááá¯ááºážááᯠááŒá®ážáá¯á¶ážá á±ááá¯á· prompt engineering ááᯠá¡ááŸááºáááẠá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá¬ážáá²á· ááá°áá¬áá áºáá¯ááᯠááŒáá·áºááŒááẠ- á¡ááŸá¯áá±á·áá¬ááŸá¯áá áºáá¯á¡áá±áá²á· GitHub Copilot ááᯠááŒáá·áºáá«á
GitHub Copilot áᬠááá·áºáá²á· "AI á¡áááºááẠProgrammer" ááŒá áºááŒá®áž á á¬áá¬áž prompt ááœá±ááᯠáá¯ááºááŒáá·áºá áœááºáá»ááºááœá±ááŒá áºá¡á±á¬áẠááŒá±á¬ááºážáá±ážáá«áááºá ááá·áºááœá¶á·ááŒáá¯ážáá±ážáááºáááºážáá»áẠ(á¥ááᬠ- Visual Studio Code) áá²ááŸá¬ áá±á«ááºážá ááºáá¬ážááŒá®áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°á¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶ááᯠá¡áááºááŒá±á á±áá«áááºá á¡á±á¬ááºáá« ááá±á¬á·ááºá á®ážáá®ážááœá±ááŸá¬ áá±á¬áºááŒáá¬ážáááá¯á á¡á á±á¬ááá¯ááºážáá¬ážááŸááºážáᬠOpenAI Codex áá±á¬áºáááºá¡áá±á«áº á¡ááŒá±áá¶áá¬ážááŒá®áž á¡ááºáá»ááºáá®áá¬ááœá±á áá±á¬áºáááºááᯠááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºá¡á±á¬áẠfine-tune áá¯ááºááá¯á·áá²á· prompt engineering áááºážáááºážááœá± ááá¯ážáááºá¡á±á¬áẠáááºáá®ážááá¯á· áá»ááºááŒááºá áœá¬ ááááŸááá²á·ááŒáá«áááºá áá°ááá¯ááºáááŸá¬áá±á¬á· Codex áááºááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºáá²á· AI áá±á¬áºáááºá¡áá áºáá áºáá¯ááᯠááááºáááºáá²á·ááŒá®áž ááá¯ááá¯ááŒááºáááºáá²á· á¡ááŒá¶ááŒá¯áá»ááºááœá± áá±ážááá¯ááºáá«áááºá
áá°ááá¯á·áá²á· áááºáá°ááŸá¯ ááá®ážá ááºááᯠá¡á±á¬ááºáá« ááá¯á·á áºááœá±ááᯠá¡á ááºááá¯áẠáááºááŸá¯áá«á
- May 2023 | GitHub Copilot ááá·áºáá¯ááºááᯠáá¬ážáááºááŸá¯ ááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºáá¬
- May 2023 | GitHub á¡ááœááºáž: GitHub Copilot á¡á±á¬ááºá LLM áá»á¬ážááŸáá·áº áá¯ááºáá±á¬ááºááŒááºáž
- Jun 2023 | GitHub Copilot á¡ááœáẠááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºáá²á· prompt áá»á¬ážáá±ážáá¬ážáááºáž
- Jul 2023 | GitHub Copilot á Codex áááºááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºáá²á· AI áá±á¬áºáááºáá²á· ááá¯ážáááºáá¬
- Jul 2023 | Developer áá»á¬ážá¡ááœáẠPrompt Engineering áá²á· LLM áá»á¬áž áááºážááœáŸááºáá»ááº
- Sep 2023 | Enterprise LLM app áááºáá±á¬ááºáááºáž: GitHub Copilot á០áááºáááºážá á¬áá»á¬áž
áá®ááá¯áá² Engineering blog ááŸá¬áááºáž áá®ááá¯ááá¯á·á áºááœá± ááᯠááŒáá·áºááŸá¯ááá¯ááºááŒá®áž áá®áá±á¬áºáááºááœá±áá²á· áááºážáááºážááœá±ááᯠá¡ááŸááºáááẠá¡áá¯á¶ážáá»áá²á· áááºážáááºážááœá±ááᯠááœá±á·ááŒááºááá¯ááºáá«áááºá
Prompt engineering á¡áá±ážááŒá®ážáá²á·á¡ááŒá±á¬ááºážááᯠááŒáá·áºááŒá®ážáá¬ážááŒá áºáá²á·á¡ááœááºá prompt ááœá±ááᯠáááºááᯠáááºáá®áž áá¯ááºááŒá±á¬ááºáž áá¬ážáááºááŒáááºá ááá¯á·áá±á¬áẠááá¯ááá¯áááá±á¬ááºáá²á· prompt áá®ááá¯ááºážá¡ááœáẠáááºážáááºážáá»áá¯ážá á¯á¶ááᯠáá¯á¶ážáááºááá¯ááºááá¯á· ááŒá áºáá«áááºá
á¡ááŒá±áᶠprompt á áá±á¬áºáááºáᶠááá¯á·áá²á· á á¬áá¬áž input áá áºáá¯ááŒá áºááŒá®áž á¡ááŒá¬áž context ááá«áá² ááŒá áºáá«áááºá á¥ááᬠ- OpenAI Completion API ááᯠá¡áá±áááááºááá¯ááºáá¶á¡áá»áá¯ážáá¬ážáá®áá»ááºáž á á¬áá¬ážá¡á ááá¯ááºážááᯠááá¯á·ááá¯ááºáá²á·á¡áá«á áá±á¬áºáááºá áá»ááºáá»ááºážáá±á¬ááºáá áºáá»á±á¬ááºážáá»á±á¬ááºážááᯠááŒáá·áºá áœáẠááŒá®áž á¡ááŒá±áá¶ááá·áºááŸááºážááŸá¯ áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºááᯠááŒááá«áááºá
| Prompt (Input) | Completion (Output) |
|---|---|
| Oh say can you see | ááẠ"The Star-Spangled Banner" ááá¯áá²á· á¡áá±áááááºááá¯ááºáá¶á¡áá»áá¯ážáá¬ážáá®áá»ááºáž á á¬áá¬ážá¡á ááᯠá áááºááá¯áá±áááᯠááŒá¬ážááá«áááºá á¡ááŒáá·áºá¡á á¯á¶ááá±á¬á· ... ááŒá áºáá«áááºá |
á¡áá¯áá±á¬á· á¡ááŒá±áᶠprompt ááᯠcontext áá²á· ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºááœá± ááá·áºááá¯ááºááŒáááºá Chat Completion API ááá±á¬á· messages á á¯á ááºážááŸá¯á¡ááŒá ẠááŸá¯ááºááœá±áž prompt áá áºáᯠáááºáá®ážááá¯ááºáá«áááºá á¡á²áá®ááŸá¬ -
- user input áá²á· assistant áá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºááá¯á·ááᯠinput/output á á¯á¶ááœá±áá²á· áá±á¬áºááŒáá¬ážáááºá
- assistant á á¡ááŒá¯á¡áá° ááá¯á·ááá¯áẠááá¯ááºáááºááá¯ááºááœá±ážááᯠáááºááŸááºáá²á· system message áá«áááºáááºá
á¡áᯠrequest á á¡á±á¬ááºáá«áá¯á¶á á¶ááŒá áºááŒá®áž tokenization á context áá²á· á áá¬ážááŒá±á¬ááá¯ááŸá¯á០áááºááá¯ááºáᬠá¡áá»ááºá¡áááºááœá±ááᯠáááá±á¬ááºá áœá¬ áááºážáá°áá«áááºá system context ááŒá±á¬ááºážáá²ááŒááºážááááºáž user input ááœá±áá²á·áá°áá®áá²á· á¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯ááŸáááá¯ááºáá«áááºá
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)á¡áááºáá« á¥ááá¬ááœá±ááŸá¬ user prompt á ááááºážá¡áá»ááºá¡ááẠáá±á¬ááºážááá¯ááŸá¯áá áºáá¯á¡ááŒá Ạááá¯ážááŸááºážáá²á· á á¬áá¬ážáá±ážááœááºážááŒá áºáá«áááºá instruction prompt ááœá±ááŸá¬áá±á¬á· á¡á²áá®á á¬áá¬ážááᯠááá¯ááá¯á¡áá±ážá ááẠá¡áá¯ááºáá¬áááºáá áºáá¯á¡ááŒá ẠáááºááŸááºáá±ážááŒá®áž AI ááᯠááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºáá²á· áááºážááœáŸááºáá»ááºáá±ážááá¯ááºáá«áááºá á¥ááᬠ-
| Prompt (Input) | Completion (Output) | Instruction Type |
|---|---|---|
| Write a description of the Civil War | ááá¯ážááŸááºážáá²á· áá¯ááºááá áºáá¯áẠááŒááºáá±ážáá²á·ááẠ| ááá¯ážááŸááºáž |
| Write a description of the Civil War. Provide key dates and events and describe their significance | áá¯ááºááá áºáá¯ááºáá²á· á¡áá±ážááŒá®ážáá²á· ááŒá áºáááºáááºááœá±á á¬áááºážáá²á· áá±á¬áºááŒáá»ááºááœá± ááŒááºáá±ážáá²á·ááẠ| ááŸá¯ááºááœá±áž |
| Write a description of the Civil War in 1 paragraph. Provide 3 bullet points with key dates and their significance. Provide 3 more bullet points with key historical figures and their contributions. Return the output as a JSON file | ááá¯ááá¯á¡áá±ážá ááẠáá±á¬áºááŒáá»ááºááœá±áá²á· JSON ááá¯ááºá¡ááŒá ẠááŒááºáá±ážáá²á·ááẠ| ááŸá¯ááºááœá±ážá áá±á¬áºáááºáá¬ážááẠ|
á¡áááºáá« á¥ááá¬ááœá±ááŸá¬ prompt á áá»á¬ážá áœá¬ááœáá·áºááŸá áºáá¬ážááŒá®áž LLM ááᯠáá°á·áá²á· pre-trained áá±áá¬á¡á á¯á¡áá±ážáá²á áááºááá¯ááºáᬠá¡ááá¯ááºážááᯠáá¯á¶ážááŒááºááœáá·áº áá±ážáá¬ážáá«áááºá primary content áá®ááá¯ááºážáá¯á¶á á¶ááŸá¬áá±á¬á· input á á¬áá¬ážááᯠááŸá áºááá¯ááºážááœá²áá¬ážáá«ááẠ-
- ááœáŸááºááŒá¬ážáá»áẠ(áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááº)
- áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºááᯠáááºáá±á¬ááºá á±ááá·áº áááºááá¯ááºáᬠá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬
á¥ááᬠ- "áá®ááᯠá á á¬ááŒá±á¬ááºážáá²á· á¡áá»ááºážáá»á¯ááºáá«" ááá¯áá²á· instruction áá«áá²á· á¡á±á¬ááºáá«ááá°áá¬á
| Prompt (Input) | Completion (Output) |
|---|---|
| Jupiter ááẠáá±á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá
áºááŒá®áž áá±ááŒááºá
áá
áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒáá¯ááºááŒá
áºáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±ááŒááºá áá
áºáá¯á¶áá
áºáá±á«áºáááºááá¯ážá áá
áºáá±á¬ááºáá¯á¶áá
áºáá¯á¶áá¬ááŸááá±á¬áºáááºáž áá±ááŒááºá
áá
áºááŸá á¡ááŒá¬ážááŒáá¯ááºáá»á¬ážá¡á¬ážáá¯á¶ážá áááºááá¯ážáá±á«ááºážá ááŸá
áºááŸá
áºáá±á«ááºážááœá²áá¯á¶ááŸááááºá áá»á°áá®áá¬ááẠááááºá áá»ááºá
áááŒáá·áºááŒááºááá¯ááºááá·áº á¡áááºážáá±á¬ááºááá¯á¶áž á¡áá¬ááá¹áá¯áá»á¬ážáá²á០áá
áºáá¯ááŒá
áºááŒá®áž áááá¯ááºážááŸááºáááºážáááá¯ááºáá®áá¬áááááºážá áá°á·áááºáá»á±ážááŸá¯áá»á¬ážááááŸááá²á·ááŒáááºá áá»á°áá®áá¬ááᯠáá±á¬ááá¯áá¬áž Jupiter á¡áááºáá±ážáá¬ážáááºá[19] ááŒá±ááŒá®ážá០ááŒáá·áºáá»áŸáẠáá»á°áá®áá¬á ááŒááºááŸáá·áºá¡áááºážááẠáá»ááºááŸá¬ááŒááºáá±á«áºááœáẠá¡ááááºáá»á¬áž áááºáá®ážááá¯ááºááá·áºá¡áá áá±á¬ááºáááá¯ááºááŒá®áž[20] áá¡á±á¬ááºáᬠáá®áááºá
áºáá±á¬ááºááœáẠááááºá ááá¬áá¡áá¬ááá¹áá¯áá»á¬ážáá²ááœáẠááááá¡áááºážáá±á¬ááºááá¯á¶áž ááŒá
áºáááºá áá®ááᯠá á á¬ááŒá±á¬ááºážáá²á· á¡áá»ááºážáá»á¯ááºáá« |
Jupiter ááẠáá±á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá áºááŒá®áž áá±ááŒááºá áá áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒá áºáááºá ááááºá á¡áááºážáá±á¬ááºááá¯á¶áž á¡áá¬ááá¹áá¯áá»á¬ážáá²á០áá áºáá¯ááŒá áºááŒá®áž áá±á¬ááá¯áá¬áž Jupiter á¡áááºáá±ážáá¬ážáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠá¡ááŒá¬ážááŒáá¯ááºáá»á¬ážá áááºááá¯ážáá±á«ááºážá ááŸá áºááŸá áºáá±á«ááºážááœá²áá¯á¶ááŸááá±á¬ áá¬ááºááœá±á·ááŒáá¯ááºáá áºáá¯ááŒá áºáááºá |
primary content á¡ááá¯ááºážááᯠá¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážáááºážáááºážáá²á· á¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯ááºááŒá®áž ááá¯ááá¯áááá±á¬ááºáá²á· ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºááœá± áá±ážááá¯ááºáá«ááẠ-
- á¥ááá¬áá»á¬áž - áá±á¬áºáááºááᯠááá¯ááºááá¯áẠááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºáá±ážááŒááºážáááŒá¯áá²á áá¯ááºáá±á¬ááºáááá·áº áá¯á¶á á¶ááá°áá¬ááœá± áá±ážááŒá®áž áá±á¬áºáááºááᯠáá¯á¶á á¶ááᯠááá·áºááŸááºážááœáá·áºáá±ážááŒááºážá
- á¡áá»ááºááŒáá»á¬áž - ááœáŸááºááŒá¬ážáá»ááºáá±á¬ááºááŸá¬ "cue" áá áºáᯠááá·áºááŒá®áž áá±á¬áºáááºááᯠááá¯ááá¯áááºááá¯ááºáᬠáá¯á¶á·ááŒááºáá»ááºáá±ážááá¯á· áŠážáááºá á±ááŒááºážá
- áá¯á¶á á¶áá»á¬áž - placeholder (variable) ááœá±áá²á· ááŒááºáááºá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯ááºáá²á· prompt áá»á¬ážááŒá áºááŒá®áž á¡áá»ááºá¡áááºá¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážáá²á· ááá¯ááºáá®á¡á±á¬áẠááŒááºáááºááá¯ááºáááºá
áá®áááºážáááºážááœá±ááᯠáááºááœá±á·ááŒáá·áºááŒáááºá
áá®áááºážáááºážááŸá¬ primary content ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒá®áž áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºá¡ááœáẠááá¯áá»ááºáá²á· output ááá°áá¬ááœá±ááᯠáá±á¬áºáááºáᶠ"ááá·áºááœááºáž" áá±ážááŒá®áž áá±á¬áºáááºááᯠoutput áá¯á¶á á¶ááᯠááá·áºááŸááºážááœáá·áºáá±ážáá«áááºá á¥ááá¬á¡áá±á¡ááœááºáá±á«áºáá°áááºááŒá®áž zero-shot, one-shot, few-shot prompting á áááŒáá·áº ááœá²ááŒá¬ážááá¯ááºáá«áááºá
prompt á á¡á±á¬ááºáá« á¡á áááºá¡ááá¯ááºáž áá¯á¶ážáá¯áá«áááºáá«ááẠ-
- áá¯ááºáááºážáá¬ááẠáá±á¬áºááŒáá»ááº
- ááá¯áá»ááºáá²á· output ááá°áá¬á¡áááºážáááº
- ááá°áá¬á¡áá áºáá áºáᯠá áááºááŒááºáž (implicit task description ááŒá áºáá¬áááº)
| Learning Type | Prompt (Input) | Completion (Output) |
|---|---|---|
| Zero-shot | "The Sun is Shining". Translate to Spanish | "El Sol está brillando". |
| One-shot | "The Sun is Shining" => ""El Sol está brillando". "It's a Cold and Windy Day" => |
"Es un dÃa frÃo y ventoso". |
| Few-shot | The player ran the bases => Baseball The player hit an ace => Tennis The player hit a six => Cricket The player made a slam-dunk => |
Basketball |
Zero
Summarize This | áá»á°áá®áá¬ááẠáá»áœááºá¯ááºááá¯á·á áá±ááŒááºá
áá
áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒáá¯ááºááŒá
áºááŒá®áž áá±áá¶á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá
áºáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±á á¡áá±ážáá»ááẠá/áááá ááá¬áááŸááá±á¬áºáááºáž á¡ááŒá¬ážááŒáá¯ááºáá»á¬ážá¡á¬ážáá¯á¶ážáá±á«ááºážá
ááºáá¬ážááá·áºá¡áááºááá¯á á¡áá±ážáá»áááºááŸááá±á¬ áá¬ááºááœá±á·ááŒá®ážáá
áºáá¯ááŒá
áºáááºá á¡á
ááºá¡áá¬á¡á áá»á°áá®áá¬ááᯠááŸá±ážáá±á¬ááºážáááºáá»á±ážááŸá¯áá»á¬ážá á¡áá»áááºááŒá¬ááŸááºááááºážá ááááŸááá²á·ááŒá®áž ááááºáá±á¬ááºážáááºááœáẠááœááºáá°á
áœá¬ááŒááºááá¯ááºáááºá |
| 1 | áá»á°áá®áá¬ááẠáá±áá¶á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá
áºááŒá®áž áá±ááŒááºá
áá
áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒáá¯ááºááŒá
áºáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±á á¡áá±ážáá»ááẠá/áááá ááá¬áááŸááá±á¬áºáááºáž áá±ááŒááºá
áá
áºááŸá á¡ááŒá¬ážááŒáá¯ááºáá»á¬ážá¡á¬ážáá¯á¶ážáá±á«ááºážá
ááºáá¬ážááá·áºá¡áá±ážáá»áááºááẠááŸá
áºááŸá
áºááœá²ááá¯áá»á¬ážáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠááááºáá±á¬ááºážáááºááœáẠáá»ááºá
áááŒáá·áº ááŸááºážáááºážáááºááŸá¬ážá
áœá¬ ááŒááºááá¯ááºáá±á¬ á¡áááºážáá±á¬ááºá¡áá¬ááá¹áá¯áá»á¬ážáá²á០áá
áºáá¯ááŒá
áºááŒá®áž ááŸá±ážáá±á¬ááºážáááºáá»á±ážááŸá¯áá»á¬ážá ááŸááºáááºážááááºáá®áá¬áááááºážá ááááŸááá²á·áááºá
Summarize This
áá»áœááºá¯ááºááá¯á· áááºáá°áá²á·áááºááŸá¬ áá»á°áá®áá¬ááẠ| áá±áá¶á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá
áºááŒá®áž áá±ááŒááºá
áá
áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒáá¯ááºááŒá
áºáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±á á¡áá±ážáá»ááẠá/áááá ááá¬áááŸááá±á¬áºáááºáž á¡ááŒá¬ážááŒáá¯ááºáá»á¬ážá¡á¬ážáá¯á¶ážáá±á«ááºážá
ááºáá¬ážááá·áºá¡áá±ážáá»áááºááẠááŸá
áºááŸá
áºááœá²ááá¯áá»á¬ážáááºá áá»ááºá
áááŒáá·áº ááœááºáá°á
áœá¬ááŒááºááá¯ááºááŒá®áž ááŸá±ážáá±á¬ááºážáá¬áááááºážá ááááŸááá²á·áááºá |
| 2 | áá»á°áá®áá¬ááẠáá±áá¶á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá
áºááŒá®áž áá±ááŒááºá
áá
áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒáá¯ááºááŒá
áºáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±á á¡áá±ážáá»ááẠá/áááá ááá¬áááŸááá±á¬áºáááºáž áá±ááŒááºá
áá
áºááŸá á¡ááŒá¬ážááŒáá¯ááºáá»á¬ážá¡á¬ážáá¯á¶ážáá±á«ááºážá
ááºáá¬ážááá·áºá¡áá±ážáá»áááºááẠááŸá
áºááŸá
áºááœá²ááá¯áá»á¬ážáááºá áá»á°áá®áá¬ááẠááááºáá±á¬ááºážáááºááœáẠáá»ááºá
áááŒáá·áº ááŸááºážáááºážáááºááŸá¬ážá
áœá¬ ááŒááºááá¯ááºáá±á¬ á¡áááºážáá±á¬ááºá¡áá¬ááá¹áá¯áá»á¬ážáá²á០áá
áºáá¯ááŒá
áºááŒá®áž ááŸá±ážáá±á¬ááºážáááºáá»á±ážááŸá¯áá»á¬ážá ááŸááºáááºážááááºáá®áá¬áááááºážá ááááŸááá²á·áááºá
Summarize This
áá»áœááºá¯ááºááá¯á· áááºáá°áá²á·áá±á¬ ááááºáááºáž á áá»ááºááŸá¬- | áá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±áá¶á០áá«ážááŒá±á¬ááºááŒáá¯ááºááŒá
áºááŒá®áž áá±ááŒááºá
áá
áºá¡ááœááºáž á¡ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒáá¯ááºááŒá
áºáááºá
áá áá»á°áá®áá¬ááẠáá±á á¡áá±ážáá»ááẠá/áááá ááá¬áááŸááááº...
áá áá»á°áá®áá¬ááᯠááŸá±ážáá±á¬ááºážáá¬áááááºážá áá»ááºá
áááŒáá·áº ááŒááºááá¯ááºáá²á·áááº... |
| | | |
Prompt template ááá¯áááºááŸá¬ ááŒáá¯áááºáááºááŸááºáá¬ážáá±á¬ prompt á¡ááœáẠá¡áá»ááºá¡áááºáá»á¬ážá á¯á ááºážááŸá¯ ááŒá áºááŒá®ážá ááá¯á¡ááºáááᯠááááºážáááºážáá¬ážá ááŒááºáááºá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯ááºáááºá á¡ááœááºááá°ááŒá±á¬ááááºááá¯ááẠOpenAI á០á€á¥ááᬠáá²á·ááá¯á· prompt á¡á áááºá¡ááá¯ááºážáá»á¬áž (á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°ááŸáá·áº á áá áºá á¬ááá¯ááºáá»á¬áž) ááŸáá·áº API ááŸáááá·áº áá±á¬ááºážááá¯ááŸá¯áá±á¬áºáááºáá»á¬áž áá«áááºáá±á¬ prompt á¥ááá¬á á¯á ááºážááŸá¯áá áºáá¯ááŒá áºáááºá
ááá¯ááá¯ááŸá¯ááºááœá±ážáá±á¬ áá¯á¶á á¶ááœáẠLangChain á០á€á¥ááᬠáá²á·ááá¯á· placeholder áá»á¬ážáá«áááºááŒá®ážá á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°ááá·áºááœááºážáá»ááºá á áá áºá¡ááŒá±á¡áá±á ááŒááºááá±áá¬áá»á¬ážáá²á·ááá¯á· á¡áá»ááºá¡áááºá¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážááŒáá·áº á¡á á¬ážááá¯ážááá¯ááºáááºá áááºážá prompt áá»á¬ážááᯠdynamic á¡ááŒá Ạáááºáá®ážááá¯ááºááŒá®ážá á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬áá°áá®áá±á¬ á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°á¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶áá»á¬ážááᯠá¡á ááºááá¯áẠááááºážááááºážáá±ážááá¯ááºáááºá
áá±á¬ááºáá¯á¶ážááœáẠtemplate áá»á¬ážá á¡ááááááºááá¯ážááŸá¬ vertical application domain áá»á¬ážá¡ááœáẠprompt á á¯á ááºážááŸá¯ áá»á¬áž áááºáá®ážáá¯ááºáá±ááŒááºážááŒá áºááŒá®ážá áááºážááẠá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°á¡ááœáẠááá¯ááá¯ááá·áºáá±á¬áºááŒá®áž áááá»áá±á¬ áá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯áá»á¬áž áááŸáá á±ááẠá¡áá°ážááŒá¯áá¬ážáááºá Prompts For Edu repository ááẠááá¬áá±ážáááºáááºá¡ááœáẠáááºáááºážá á¬á¡á á®á¡á ááºá áááºááá¯ážááœáŸááºážáááºážáá®ááá¯ááºážá áá»á±á¬ááºážáá¬ážáá±á·áá»áá·áºááŸá¯ á ááá·áº á¡ááááááºááœááºáá»ááºáá»á¬ážá¡áá±á«áº á¡á¬áá¯á¶á áá¯ááºá prompt á á¯á ááºážááŸá¯áá»á¬ážááᯠá á¯á ááºážáá¬ážááá·áº áá±á¬ááºážááœááºáá±á¬ á¥ááá¬áá áºáá¯ááŒá áºáááºá
Prompt áááºáá®ážááŒááºážááᯠá¡áááá·áº (áá¬áááº) ááŸáá·áº áááºááŸááºážáá»áẠ(á¡áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬) á¡ááŒá Ạááœá±ážáááºááá¯ááẠáá¯áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áᬠááẠáá¯ááºááœáŸáá·áºáá»ááºááᯠáá áºáááºááá¯á· áááºáá±á¬ááºááŸá¯ááŸáá á±ááẠáá¶á·ááá¯ážáá±ážáá±á¬ á¡ááá¯áá±á¬ááºážá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬áá²á·ááá¯á·ááŒá áºáááºá áááºážááœáẠtuning parameters, áá±á¬áºáááºááœáŸááºážáá»ááºáá»á¬ážá áá±á«ááºážá ááºá¡áá»áá¯ážá¡á á¬ážáá»á¬áž á áááºááá¯á· áá«áááºááá¯ááºááŒá®áž áá±á¬áºáááºááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°áá²á· áááºááœááºáá»ááºááŸáá·áº áá»áŸá±á¬áºááŸááºážáá»ááºáá»á¬ážááŸáá·áº ááá¯ááºáá®á á±ááẠáá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯ááᯠááá¯ááºáá®á á± áááºá
á¥ááᬠ- áááºáááºážá á¬áááºážááœáẠá¡áááºá áá±á¬áºááŒáá»ááºá á¡ááá·áºá metadata tag áá»á¬ážá áááºááŒá¬ážáá° á ááá·áº á¡áá»ááºá¡áááºáá»á¬áž áá«áááºáá±á¬ á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬áá»á¬ážááŸááá«á -
- "Fall 2023 áááºáááºážá á¬áááºážááᯠá¡áá»ááºážáá»á¯ááºááŒáá«" áᯠá¡áááá·áºáááºááŸááºááá¯ááºáááº
- á¡áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬á¡ááŒá Ạááá¯á¡ááºááá·áº áá¯ááºááœáŸáá·áºáá»áẠá¥ááá¬á¡áááºážááẠáá±ážááá¯ááºáááº
- áá¯áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬á¡ááŒá Ạá¡áááá áááºáááºá á¬ážááŸá¯ááŸááá±á¬ "tag" á áá¯ááᯠáááºááŸááºááá¯ááºáááº
ááᯠáá±á¬áºáááºááẠá¥ááá¬á¡áááºážáááºááŒáá·áº áá±á¬áºááŒáá¬ážááá·áº áá±á¬áºáááºá¡ááá¯ááºáž á¡áá»ááºážáá»á¯ááºáá áºáᯠáá±ážááá¯ááºáááºá ááá¯á·á¡ááŒáẠááááºááœáẠtag áá»á¬ážá áœá¬áá«ááŸááá«á áá¯áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááœáẠáááºááŸááºáá¬ážáá±á¬ tag á áá¯ááᯠáŠážá á¬ážáá±ážááá¯ááºáááºá
Prompt áá»á¬ážááᯠáááºáá®ážáááºáž ááᯠááááŸáááŒá®ážáá±á¬ááºá áááºážááá¯á·ááᯠáá®ááá¯ááºážááœá²áááºáž ááᯠá ááºážá á¬ážááá¯ááºááŒá®ááŒá áºáááºá áááºážááᯠááŸá áºááá¯ááºážá¡ááŒá Ạááœá±ážááá¯ááºááẠ- ááŸááºáááºáá±á¬ á áááºáá¬áž ááŸáááŒááºážááŸáá·áº ááŸááºáááºáá±á¬ áááºážáááºážáá»á¬áž ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒááºážá
Prompt Engineering ááẠá ááºážáááºááŸá¯áá¯á¶á á¶ááŒá áºáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº á¡á±á¬ááºáá« á¡áá»ááºáá¯á¶ážáá»ááºááᯠá¡ááŒá²á ááºážá á¬ážáá¬ážáá«-
-
áááºáááºáá¬ážáááºááŸá¯ á¡áá±ážááŒá®ážáááºá áá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯ áááá»ááŸá¯ááŸáá·áº ááá·áºáá±á¬áºááŸá¯ááẠá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá° ááá¯á·ááá¯áẠá¡ááºááá®áá±ážááŸááºáž áááºáááºáá±áá±á¬ áááºááẠáá±á«áºáá°áááºáááºá áááºá á¡ááœá±ážá¡ááŒááºááŸáá·áº áááºáááºáá»áœááºážáá»ááºááŸá¯ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯á áááºáááºá¡áá°ážáááºážáááºážáá»á¬áž ááᯠááá¯ááá¯á áááºááŒáá¯ááºááŒá¯áá¯ááºáá«á á¥ááᬠ- á áá Ạprompt áá»á¬ážááœáẠáááºáááºá¡áá°ážáá¯áá¹ááá¯ááºáá»á¬áž áááºááŸááºááŒááºážá á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá° prompt áá»á¬ážááœáẠáááºáááºá¡áá°áž template áá»á¬áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒááºážá áá¯áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááœáẠáááºáááºá¡áá°ážá¡ááŒá±á¡áá±áá»á¬áž ááá·áºááœááºážááŒááºážá áá±á¬áºáááºááᯠáá¬ážáááºá á±ááẠáááºáááºá¡áá°áž á¡áá»ááºá¡áááºáá»á¬ážááŸáá·áº á¥ááá¬áá»á¬áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒááºážá
-
áá±á¬áºáááºáá¬ážáááºááŸá¯ á¡áá±ážááŒá®ážáááºá áá±á¬áºáááºáá»á¬ážááẠááá¬áá¡á¬ážááŒáá·áº á ááá¯áááºá áá áºááŒá áºááŒá±á¬ááºáž ááááŸááááºá ááá¯á·áá±á¬áº áá±á¬áºáááºáá»á¬ážá áá±á·áá»áá·áºááŸá¯ áá±áá¬á¡á á¯á¡áá±áž (pre-trained knowledge), áááºážááá¯á·áá±ážááá¯ááºáá±á¬ á áœááºážáá±á¬ááºáááºáá»á¬áž (API ááá¯á·ááá¯áẠSDK ááŸáááá·áº), ááŸáá·áº á¡áá°ážááŒá¯áá¬ážáá±á¬ á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬á¡áá»áá¯ážá¡á á¬áž (code, áá¯á¶áá»á¬áž, á á¬áá¬áž á áááº) ááá°áá®ááá¯ááºáááºá áááºá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá±áá±á¬ áá±á¬áºáááºá á¡á¬ážáá¬áá»ááºááŸáá·áº ááá·áºáááºáá»ááºáá»á¬ážááᯠáá¬ážáááºááŒá®ážá áááºážá¡á áá¬áááºáá»á¬ážááᯠáŠážá á¬ážáá±áž ááá¯á·ááá¯áẠáá±á¬áºáááºá á áœááºážáá±á¬ááºáááºá¡ááœáẠá áááºááŒáá¯áẠtemplate áá»á¬áž áááºáá®ážáá«á
-
ááŒááºáááºá ááºážáááºááŒááºážááŸáá·áº á¡áááºááŒá¯ááŒááºáž á¡áá±ážááŒá®ážáááºá áá±á¬áºáááºáá»á¬ážááẠá¡áá»ááºá¡ááŒáẠááá¯ážáááºáá±ááŒá®ážá prompt engineering áááºážáááºážáá»á¬ážáááºáž ááá¯ážáááºáá±áááºá áááºáááºáá»áœááºážáá»ááºáá°á¡áá±ááŸáá·áº áááºá á¡ááºááá®áá±ážááŸááºážá¡ááœáẠá¡ááŒá¬áž context ááá¯á·ááá¯áẠá á¶ááŸá¯ááºážáá»á¬ážááŸáááá¯ááºááŒá®ážá áááºážááẠáá°áá¯á¡ááœáẠáááŒá áºááá¯ááºáá«á Prompt engineering áááááá¬áá»á¬ážááŸáá·áº áááºážáááºážáá»á¬ážááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯á prompt áááºáá®ážááŸá¯ááᯠ"á áááº" ááŒá®ážá áááºá á¡ááœá±ážá¡ááŒááºááŸáá·áº áááºáááºáá»áœááºážáá»ááºááŸá¯ááŒáá·áº ááŒááºáááºá ááºážááẠá¡áááºááŒá¯áá«á áááºá á¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶áá»á¬ážááᯠááŸááºáááºážáááºááŒá®áž á¡ááááá¬á¡ááŒá±áᶠ(á¥ááᬠ- prompt á á¯á ááºážááŸá¯áá»á¬áž) áááºáá®ážáá«á áááºážááᯠá¡ááŒá¬ážáá°áá»á¬ážá¡ááœáẠá¡ááŒá±áá¶á¡ááŒá Ạá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯ááºá á±áááºá á¡áá¬áááºááœáẠá¡ááŒááºááŒááºáááºááá¯ážáááºááŸá¯áá»á¬ážá¡ááœááºá
ááᯠOpenAI ááŸáá·áº Azure OpenAI á á¡ááŒá¶ááŒá¯áá»ááºáá»á¬ážá¡á á¡ááœá±ááœá± á¡áá±á¬ááºážáá¯á¶ážáá±á·áá¬ááŸá¯áá»á¬ážááᯠááŒáá·áºááŒáá¡á±á¬ááºá
| áá¬áá² | áá¬ááŒá±á¬áá·áºáá² |
|---|---|
| áá±á¬ááºáá¯á¶ážáá±á¬áºáááºáá»á¬ážááᯠáá¯á¶ážáááºáá«á | áá±á¬áºáááºá¡áá áºáá»á¬ážááœáẠá¡ááºá¹áá«áááºáá»á¬ážááŸáá·áº á¡áááºá¡ááœá±áž ááá¯ážáááºááŸá¯ááŸáááá¯ááºáá±á¬áºáááºáž áá¯ááºáá»á ááááºáá»á¬áž ááá¯ááá¯ááŒáá·áºáááºááá¯ááºáááºá áááá±á¬ááºááŸá¯á¡áá±á«áº áá¯á¶ážáááºááŒá®áž ááŒá±á¬ááºážááœáŸá±á·ááŸá¯ áá¯á¶ážááŒááºáá»ááºáá»á¬áž áá»áá«á |
| á¡áááá·áºáá»á¬ážááŸáá·áº á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááᯠááœá²ááŒá¬ážáá« | áá±á¬áºááẠááá¯á·ááá¯áẠáá¶á·ááá¯ážáá°á delimiters áá»á¬áž áááºááŸááºáá¬ážáááºááᯠá á áºáá±ážáá«á áááºážá á¡áááá·áºáá»á¬ážá á¡áááááŸáá·áº áá¯áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬áá»á¬ážááᯠááá¯ááá¯ááŸááºážáááºážá áœá¬ ááœá²ááŒá¬ážááá¯ááºá á±áááºá áááºážá áá±á¬áºáááºáá»á¬ážá¡á¬áž token áá»á¬ážááᯠááá¯ááá¯áááá»á áœá¬ á¡áá±ážáá±ážááẠáá°áá®áá±ážáááºá |
| áá±áá»á¬ááŸááºážáááºážá áœá¬ áá±á¬áºááŒáá« | ááá¯á¡ááºááá·áº á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬á ááááºá á¡ááŸááºá áá±á¬áºáááºá á ááá¯áẠá ááá·áº á¡áá±ážá áááºáá»á¬áž ááá¯ááá¯áá±ážáá«á áááºážá áá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯á á¡áááºá¡ááœá±ážááŸáá·áº áááºááŒáááºááŸá¯ááᯠááá¯ážáááºá á±ááŒá®áž ááŒááºáááºá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯ááºáá±á¬ template áá»á¬áž áááºáá®ážááẠáá°áá®áááºá |
| áá±á¬áºááŒáá»ááºáá»á¬ážááŸáá·áº á¥ááá¬áá»á¬áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá« | áá±á¬áºáááºáá»á¬ážááẠ"ááŒáááŒá±á¬ááŒ" áááºážáááºážááᯠááá¯ááá¯áá±á¬ááºážá
áœá¬ áá¯á¶á·ááŒááºááá¯ááºáááºá zero-shot áááºážáááºážááŒáá·áº á¡áááá·áºáá±ážááŒá®áž (á¥ááá¬ááá«) á
áááºáá ááá¯á·áá±á¬áẠfew-shot áááºážáááºážááŒáá·áº ááá¯á¡ááºááá·áº áá¯ááºááœáŸáá·áºáá»áẠá¥ááá¬á¡áááºážááẠáá±ážá ááá¯ážáááºá¡á±á¬ááºáá¯ááºáá«á áááºáá°áá®áá»áŸááŸá¯áá»á¬ážááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá«á |
| áá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯ á áááºááẠcue áá»á¬áž á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá« | áá¯á¶á·ááŒááºááŸá¯ááᯠá áááºááẠá áá¬ážáá¯á¶áž ááá¯á·ááá¯áẠá áá¬ážá á¯áá»á¬áž áá±ážá áá±á¬áºáááºá¡á¬áž áááºážááœáŸááºáá«á |
| áááºáá¶ááŒá±á¬ááá¯áá« | ááá«ááᶠáá±á¬áºáááºá¡á¬áž áááºáá¶ááŒá±á¬ááá¯ááẠááá¯á¡ááºááá¯ááºáááºá á¡áááá¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬áááá¯ááºáá®ááŸáá·áºáá±á¬ááºááœáẠá¡áááá·áºáá±ážááŒááºážá á¡áááá·áºááŸáá·áº cue ááá¯á·ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒááºáž á áááºááŒáá·áº ááŒá¯áá¯ááºáá«á á ááºážáááºááŒá®áž á¡áá¯ááºááŒá áºá á±ááá·áº áááºážáááºážááᯠááŸá¬ááœá±áá«á |
| á¡á ááºá¡áᬠá¡áá±ážááŒá®ážááẠ| áá±á¬áºáááºá¡á¬áž ááááºážá¡áá»ááºá¡áááºáá»á¬ážááᯠáááºááŒááá·áº á¡á ááºá¡áá¬ááẠáá¯ááºááœáŸáá·áºááŸá¯ááᯠáááºáá±á¬ááºá á±ááá¯ááºáááºá áááºáá°ááŸá¯ á¥ááá¬áá»á¬ážááœááºáá«á á¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážáá±á¬ áááºážáááºážáá»á¬ážááᯠá ááºážáááºááŒáá·áºáá« |
á¡ááŒá±á¬ááºážááŒá¬ážáá»ááº
á€á
á¬áááºážááᯠAI áá¬áá¬ááŒááºáááºáá±á¬ááºááŸá¯ Co-op Translator ááŒáá·áº áá¬áá¬ááŒááºáá¬ážáá«áááºá áá»áœááºá¯ááºááá¯á·ááẠáááá»ááŸááºáááºááŸá¯á¡ááœáẠááŒáá¯ážá
á¬ážáá±á¬áºáááºážá á¡ááá¯á¡áá»á±á¬áẠáá¬áá¬ááŒááºááŒááºážáá»á¬ážááœáẠá¡ááŸá¬ážáá»á¬áž ááá¯á·ááá¯áẠááŸá¬ážááœááºážáá»ááºáá»á¬áž áá«áááºááá¯ááºááŒá±á¬ááºáž áááááŒá¯áá«ááẠáá±áá¹áá¬áááºáá¶á¡ááºáá«áááºá áá°áááºážá
á¬áááºážááᯠáááááá¬áá¬á
áá¬ážááŒáá·áºáᬠááá¬ážáááºá¡áááºážá¡ááŒá
áºá¡ááŒá
ẠáááºááŸááºááá·áºáá«áááºá á¡áá±ážááŒá®ážáá±á¬ á¡áá»ááºá¡áááºáá»á¬ážá¡ááœáẠáá°á·áá¬áá¬ááŒááºááá¬ááŸááºá០áá¬áá¬ááŒááºááŒááºážááᯠá¡ááŒá¶ááŒá¯áá«áááºá á€áá¬áá¬ááŒááºáá»ááºááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯áá¬á០ááŒá
áºáá±á«áºáá¬ááá¯ááºááá·áº áá¬ážáááºááŸá¯ááŸá¬ážááœááºážááŸá¯áá»á¬ážá¡ááœáẠáá»áœááºá¯ááºááá¯á· áá¬áááºááá°áá«á