Contents
從無程式碼到微調和嵌入多種程式語言的程式碼示例，應有盡有。
從這 4.5 小時的課程，你會學到
- 使用 OpenAI Playground 的無程式碼示例
- 使用 GPT 為創意寫作、文章和部落格創建、擴展、重寫和總結文本的技術
- 通過示例和提示/技巧深入提示工程( Prompt Engineering )
- 了解每個微調參數對推薦值的作用
- 如何使用幾種不同的程式語言編寫程式碼來呼叫 GPT 和 OpenAI
- 如何使用 CODEX 以簡單的英語生成、記錄和解釋程式碼和 SQL
- 深入研究創建和上傳微調集以使用你自己的資料訓練 GPT
- 如何使用 Embedding 搜索大型文件並提出與其內容相關的問題
- 如何使用 Embedding 進行叢集和分類來查找隱藏模式
- 使用 DALL-E 創建和修改圖像
- 使用 GPT 編寫你自己的聊天機器人
- 最佳安全實踐和節省成本的技巧
要求
- 一些程式編輯知識可能會有所幫助 – 但不是必需的
- 大多數示例都可以在 OpenAI Playground 中完成
課程說明
要求
- 初級和中級：無
- 高級內容：任何語言的程式編輯技能
描述
歡迎來到 GPT、DALL-E 和 ChatGPT 大師班。
自從 OpenAI 出現以來，每個人都可以訪問經過訓練的 AI。
- GPT 允許你要求聊天機器人完成任務並回答問題
- 微調允許你更改 AI 響應的方式
- 嵌入允許你使用自己的知識庫
- Dall-E 允許你從文本生成圖像
在本課程中，你將學習使用 GPT 的非常實用的技能。 這些技能可以在 OpenAI Playground 或編寫程式碼中使用。
課程分為6個主要部分：
- 介紹和提示工程( Prompt Engineering )
- 編寫程式碼和呼叫 API
- Dall-E 和 Codex
- 微調
- Embedding( 嵌入 )
- 編寫和管理聊天機器人
第 1 部分：介紹和提示工程
在本節中，你將學習如何開始使用 GPT。 我們還解釋、設計和使用不同類型的提示。 在提示工程部分的末尾，我們提供你兩個可用於獲得一致結果的方法。
我們將了解 GPT 的工作原理，包括：
- 什麼是 tokens ( 代幣 )
- GPT、Codex 和 Dall-E 的高階概述
- 使用 Playground 的實例
- 改進提示( prompts )以獲得更好結果的方法
- 如何使用模板創建可靠的提示
- 如何利用語境介紹新知識
這已經很實用了。
我們涵蓋了從“Zero-Shot (零樣本)”查詢到多樣本( multi-shot )和高級模板提示的所有內容。
該課程的整個部分專門用於部落格、書籍和文章的創意寫作。
第 2 部分：編寫程式碼以使用 API
在本節中，你將學習如何編寫程式碼來呼叫 GPT 和 OpenAI API。 大多數示例都是用 Python 編寫的，但它們同樣適用於 C#、Typescript、Javascript、Node.js、PHP、Powershell 和許多其他語言。
有關於如何為這些語言中的每一種調整程式碼的示例和解釋。 我們介紹了各種編碼庫，並指出了每種語言可能特有的問題。
一旦你開始編寫程式碼，我們就會探討所有可能的參數以及它們如何改變 GPT 的工作方式。 我們解釋了他們的工作，以及不同情況下的理想價值觀。
除了涵蓋完成端點之外，我們還討論了編輯或指令端點。
第 3 部分：CodeX 和 Dall-E
在本節中，你將了解如何使用 CodeX 生成、 debug 和記錄程式碼。 我們還提供了一個示例，說明如何使用 CodeX 為你的函數創建單元測試。
你將了解如何向 CodeX 告知不屬於其標準學習內容的新 API 調用和函數。 我們還使用編輯端點從頭開始創建一個完整的函數。
因為 CodeX 會生成程式碼，所以我們討論了使用它生成的程式碼的安全性，並強調如果你打算在生產中使用程式碼需要考慮的幾個嚴重問題。 我們指出了可能的漏洞以及駭客利用其生成的程式碼的方式。
當談到 Dall-E 時，我們將通過實用的程式碼示例來創建或編輯圖像。 我們提供多種程式語言的示例，並解釋如何處理記憶體和檔案系統中的圖像
第 4 部分：微調
在本節中，我們將解釋如何微調 GPT。 我們解釋了好處和困難。 你可以使用大量的訓練示例和策略。 我們將引導你從頭開始創建一個集合，並使用你自己的程式碼將其上傳到 OpenAI。
接下來是一整節，解釋如何使用 GPT 創建自己的訓練集，以及如何讓 GPT 檢查和改進自己的輸出。
為了完成本課程的這一部分，我們將檢查所有微調參數。 我們解釋如何更改設置以調整規則對基礎訓練的影響。
第 5 部分：使用 Embedding 入對大型文本文件進行訓練
每個人都想知道如何在大型文本文件上訓練 GPT。 本課程的這一部分解釋如何獲取文本文件並使用它來使用 GPT 回答問題。 非常詳細地解釋 Embedding 向量。 我們還解釋了它們背後的理論，以便你了解 GPT 在做什麼。 我們討論分解大型文本文件、創建嵌入和搜索結果。
我們還討論了創建高度準確的分類器以及使用聚類來查找文件和文本中的隱藏模式。
第 6 部分：聊天機器人
誰不想要自己的聊天機器人？ 我們將解釋如何將 GPT 用作功能齊全的聊天機器人。 我們解釋人物誌( personas )並給你能夠為你的聊天機器人賦予個性並保持在正軌上的配方。
為了讓你的聊天機器人繼續執行任務並有持久的記憶，我們解釋如何使用 Embedding 來增強功能並提供不屬於基本 GPT 培訓的獨特知識。
課程獨有的特色
每行程式碼都有詳細解釋 – 如果你對其有意見，請隨時給我發電子郵件
不會像其他課程那樣浪費時間在鍵盤上“打字”。 相反，我們會展示已完成的程式碼示例和提示以及你可以將其應用於你自己的用例的詳細說明。
感謝您的閱讀，希望很快見到您！
目標受眾
- 任何想掌握 GPT 和 OpenAI 的人
- 任何熱愛深度自然語言處理的人
- 任何想要使用 OpenAI 和 GPT 創建自己的聊天機器人或產品的人
講師簡介
幫助人們學習新技能是我的熱情之一。 我喜歡找到提供知識的方法是一種易於理解的格式。
出版作者、軟體開發人員、藝術家和成功的企業家，擁有多家成功的新創公司。
在奧克蘭大學學習計算機科學、生物學和遺傳學。 Raymond 贏得了多個商業和軟體獎項，包括 PC World 的“最佳新西蘭軟體”和 PC 用戶的“年度產品”。
英文字幕：有
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