Ingeniero de avisos GPT de redes neuronales

GPT Prompt Engineer es una herramienta de inteligencia artificial diseñada para simplificar el proceso de creación de indicaciones efectivas para sistemas de inteligencia artificial. Aprovechando el poder de los modelos GPT-4, GPT-3.5-Turbo y Claude 3 Opus, el servicio simplifica la compleja tarea de creación de información sobre herramientas al permitir a los usuarios generar, probar y clasificar múltiples información sobre herramientas para encontrar las más efectivas para sus necesidades. casos de uso específicos.

Características clave

herramienta gpt-prompt-engineer ofrece una serie de características que la convierten en un activo invaluable para cualquiera que busque optimizar el rendimiento de la IA:

1. Generación de sugerencias : utilizando modelos avanzados de IA, la herramienta puede generar varias sugerencias posibles basadas en el caso de uso y los casos de prueba proporcionados, proporcionando sugerencias personalizadas para una tarea específica.

2. Prueba de sugerencias : el sistema prueba cada sugerencia en todos los casos de prueba, comparando su desempeño y clasificándolos utilizando el sistema de calificación ELO. Esto permite a los usuarios identificar fácilmente los consejos más eficaces.

3. Sistema de calificación ELO : cada pista comienza con una calificación ELO de 1200. A medida que compiten entre sí para generar respuestas a casos de prueba, sus calificaciones ELO cambian según su desempeño, lo que proporciona una indicación clara de las pistas con mejor rendimiento.

4. Versión de clasificación : la herramienta incluye una versión de clasificación diseñada para realizar tareas de clasificación, calificando la exactitud de un caso de prueba comparándolo con el resultado esperado ("verdadero" o "falso") y proporcionando una tabla de puntuación para cada pista.

5. Versión Claude 3 : el cuaderno claude-prompt-engineer está diseñado para funcionar con el modelo Claude 3 Opus de Anthropic, generando automáticamente casos de prueba y permitiendo múltiples variables de entrada, lo que lo hace aún más potente y flexible.

6. Registro de pesos y sesgos : registro adicional de pesos y sesgos de sus configuraciones, como temperatura y número máximo de tokens, sistema y sugerencias personalizadas para cada parte, casos de prueba utilizados y la clasificación ELO final para cada sugerencia candidata.

7. Traslador : una herramienta adicional para registrar y rastrear todas las cadenas de sugerencias y sus respuestas.
   
   

Instalación y uso

Para utilizar gpt-prompt-engineer, los usuarios deben configurar la herramienta en Jupyter o Google Colab. Deben agregar su clave API OpenAI a la línea openai.api_key = ""AGREGUE SU CLAVE AQUÍ"" y, si usan la versión Claude 3, agregue su clave API Anthropic a la línea ANTHROPIC_API_KEY = ""AGREGUE SU CLAVE AQUÍ"" .

Cómo utilizar

La herramienta está diseñada pensando en la facilidad de uso, con un proceso simple para crear y probar información sobre herramientas:

1. Defina su caso de uso y casos de prueba. Por ejemplo, si desea crear un título para una página de destino, su descripción podría ser "Dado un mensaje, genere un título para una página de destino" y sus casos de prueba podrían incluir mensajes específicos como "Promoción de la nueva e innovadora aplicación de fitness". Inteligentemente”. o “Por qué una dieta vegetariana es buena para la salud”.

2. Selecciona el número de propinas a generar. Tenga en cuenta que esto puede resultar costoso si genera muchas propinas, por lo que 10 es un buen punto de partida.

3. Llame a generate_optimal_prompt(description, test_cases, number_of_prompts) para generar una lista de posibles mensajes y probar y evaluar su rendimiento.

4. Las calificaciones ELO finales se imprimirán en una tabla, ordenadas en orden descendente. Cuanto mayor sea la calificación, mejor será la pista.
   
   

Contribución y desarrollo futuro.

proyecto gpt-prompt-engineer está abierto a contribuciones y agradece ideas para ampliar sus capacidades. Algunas áreas potenciales de desarrollo incluyen:

• Disponibilidad de varios generadores de información sobre herramientas del sistema diferentes, creando diferentes estilos de información sobre herramientas para cubrir más tareas (por ejemplo, ejemplos, formato largo, corto, rebajas, etc.).

• Generación automática de casos de prueba.

• Ampliando la versión de clasificación para admitir más de dos clases usando tiktoken