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docs/content/C1 Prompt Engineering for Developer/3. 迭代优化 Iterative.ipynb

@@ -8,9 +8,7 @@
     "\n",
     "在开发大语言模型应用时，很难通过第一次尝试就得到完美适用的 Prompt。但关键是要有一个**良好的迭代优化过程**，以不断改进 Prompt。相比训练机器学习模型，Prompt 的一次成功率可能更高，但仍需要通过多次迭代找到最适合应用的形式。\n",
     "\n",
-    "本章以产品说明书生成营销文案为例，展示Prompt迭代优化的思路。这与吴恩达在机器学习课程中演示的机器学习模型开发流程相似：有了想法后，编写代码、获取数据、训练模型、查看结果。通过分析错误找出适用领域，调整方案后再次训练。Prompt开发也采用类似循环迭代的方式，逐步逼近最优。\n",
-    "\n",
-    "具体来说，有了任务想法后，可以先编写初版Prompt，注意清晰明确并给模型充足思考时间。运行后检查结果，如果不理想，则分析Prompt不够清楚或思考时间不够等原因，做出改进，再次运行。如此循环多次，终将找到适合应用的Prompt。\n",
+    "本章以产品说明书生成营销文案为例，展示 Prompt 迭代优化的思路。这与吴恩达在机器学习课程中演示的机器学习模型开发流程相似：有了想法后，编写代码、获取数据、训练模型、查看结果。通过分析错误找出适用领域，调整方案后再次训练。Prompt 开发也采用类似循环迭代的方式，逐步逼近最优。具体来说，有了任务想法后，可以先编写初版 Prompt，注意清晰明确并给模型充足思考时间。运行后检查结果，如果不理想，则分析 Prompt 不够清楚或思考时间不够等原因，做出改进，再次运行。如此循环多次，终将找到适合应用的 Prompt。\n",
     "  \n",
     "![1](../../../figures/docs/C1/Iterative-Prompt-Develelopment.png)\n",
     "\n",
@@ -173,6 +171,13 @@
     "print(response)\n"
    ]
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+    "我们可以计算一下输出的长度。"
+   ]
+  },
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    "execution_count": 11,
@@ -198,7 +203,6 @@
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    "source": [
-    "\n",
     "当在 Prompt 中设置长度限制要求时，语言模型生成的输出长度不总能精确符合要求，但基本能控制在可接受的误差范围内。比如要求生成50词的文本，语言模型有时会生成60词左右的输出，但总体接近预定长度。\n",
     "\n",
     "这是因为**语言模型在计算和判断文本长度时依赖于分词器**，而分词器在字符统计方面不具备完美精度。目前存在多种方法可以尝试控制语言模型生成输出的长度，比如指定语句数、词数、汉字数等。\n",
@@ -216,9 +220,7 @@
     "\n",
     "比如在这个案例中，进一步分析会发现,该椅子面向的其实是家具零售商，而不是终端消费者。所以生成的文案中过多强调风格、氛围等方面，而较少涉及产品技术细节，与目标受众的关注点不太吻合。这时候我们就可以继续调整 Prompt，明确要求语言模型生成面向家具零售商的描述，更多关注材质、工艺、结构等技术方面的表述。\n",
     "\n",
-    "通过迭代地分析结果,检查是否捕捉到正确的细节,我们可以逐步优化Prompt,使语言模型生成的文本更加符合预期的样式和内容要求。\n",
-    "\n",
-    "细节的精准控制是语言生成任务中非常重要的一点。我们需要训练语言模型**根据不同目标受众关注不同的方面，输出风格和内容上都适合的文本**。"
+    "通过迭代地分析结果,检查是否捕捉到正确的细节,我们可以逐步优化 Prompt,使语言模型生成的文本更加符合预期的样式和内容要求。细节的精准控制是语言生成任务中非常重要的一点。我们需要训练语言模型**根据不同目标受众关注不同的方面，输出风格和内容上都适合的文本**。"
    ]
   },
   {
@@ -379,6 +381,13 @@
     "print(response)"
    ]
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+    "上述输出为 HTML 代码，我们可以使用 Python 的 IPython 库将 HTML 代码加载出来。"
+   ]
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    "execution_count": 20,
@@ -447,9 +456,7 @@
     "\n",
     "本章重点讲解了在开发大语言模型应用时，采用迭代方式不断优化 Prompt 的过程。作为 Prompt 工程师，关键不是一开始就要求完美的 Prompt，而是掌握有效的 Prompt 开发流程。\n",
     "\n",
-    "具体来说，首先编写初版Prompt，然后通过多轮调整逐步改进，直到生成了满意的结果。对于更复杂的应用，可以在多个样本上进行迭代训练，评估Prompt的平均表现。\n",
-    "\n",
-    "在应用较为成熟后，才需要采用在多个样本集上评估Prompt性能的方式来进行细致优化。因为这需要较高的计算资源。\n",
+    "具体来说，首先编写初版 Prompt，然后通过多轮调整逐步改进，直到生成了满意的结果。对于更复杂的应用，可以在多个样本上进行迭代训练，评估 Prompt 的平均表现。在应用较为成熟后，才需要采用在多个样本集上评估 Prompt 性能的方式来进行细致优化。因为这需要较高的计算资源。\n",
     "\n",
     "总之，Prompt 工程师的核心是掌握 Prompt 的迭代开发和优化技巧，而非一开始就要求100%完美。通过不断调整试错，最终找到可靠适用的 Prompt 形式才是设计 Prompt 的正确方法。\n",
     "\n",
@@ -899,7 +906,7 @@
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+   "version": "3.8.10"
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docs/content/C1 Prompt Engineering for Developer/5. 推断 Inferring.ipynb

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    "id": "76be2320",
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    "source": [
-    "如果你想要给出更简洁的答案，以便更容易进行后处理，可以在上述 Prompt 基础上添加另一个指令：*用一个单词回答：「正面」或「负面」*。这样就只会打印出 “正面” 这个单词，这使得输出更加统一，方便后续处理。"
+    "如果你想要给出更简洁的答案，以便更容易进行后期处理，可以在上述 Prompt 基础上添加另一个指令：*用一个单词回答：「正面」或「负面」*。这样就只会打印出 “正面” 这个单词，这使得输出更加统一，方便后续处理。"
    ]
   },
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-    "### 2.2 识别情感类型"
+    "### 1.2 识别情感类型"
    ]
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    "id": "95b636f1",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "假设我们有一个新闻网站或类似的平台，这是我们感兴趣的主题：美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府等。我们想要分析一篇新闻文章，理解其包含了哪些主题。可以使用这样的prompt：确定以下主题列表中的每个项目是否是以下文本中的主题。以 0 或 1 的形式给出答案列表。"
+    "假设我们有一个新闻网站或类似的平台，这是我们感兴趣的主题：美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府等。我们想要分析一篇新闻文章，理解其包含了哪些主题。可以使用这样的 Prompt：确定以下主题列表中的每个项目是否是以下文本中的主题。以 0 或 1 的形式给出答案列表。"
    ]
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  "metadata": {
   "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3",
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
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    "name": "python3"
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    "LaTeX_envs_menu_present": true,

docs/content/C1 Prompt Engineering for Developer/6. 文本转换 Transforming.ipynb

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    "source": [
-    "文本翻译是大语言模型的典型应用场景之一。相比于传统统计机器翻译系统，大语言模型翻译更加流畅自然，还原度更高。通过在大规模高质量平行语料上进行fine-tuning训练，大语言模型可以深入学习不同语言间的词汇、语法、语义等层面的对应关系，模拟双语者的转换思维，进行意义传递的精准转换，而非简单的逐词替换。\n",
+    "文本翻译是大语言模型的典型应用场景之一。相比于传统统计机器翻译系统，大语言模型翻译更加流畅自然，还原度更高。通过在大规模高质量平行语料上进行 Fine-Tune，大语言模型可以深入学习不同语言间的词汇、语法、语义等层面的对应关系，模拟双语者的转换思维，进行意义传递的精准转换，而非简单的逐词替换。\n",
     "\n",
     "以英译汉为例，传统统计机器翻译多倾向直接替换英文词汇，语序保持英语结构，容易出现中文词汇使用不地道、语序不顺畅的现象。而大语言模型可以学习英汉两种语言的语法区别，进行动态的结构转换。同时，它还可以通过上下文理解原句意图，选择合适的中文词汇进行转换，而非生硬的字面翻译。\n",
     "\n",
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     "### 1.4 同时进行语气转换"
    ]
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-   "outputs": [
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Formal: ¿Le gustaría ordenar una almohada?\n",
-      "Informal: ¿Te gustaría ordenar una almohada?\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "prompt = f\"\"\"\n",
-    "Translate the following text to Spanish in both the \\\n",
-    "formal and informal forms: \n",
-    "'Would you like to order a pillow?'\n",
-    "\"\"\"\n",
-    "response = get_completion(prompt)\n",
-    "print(response)\n"
-   ]
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+    "将上述 HTML 代码展示出来如下："
+   ]
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    "name": "python3"
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docs/content/C1 Prompt Engineering for Developer/7. 文本扩展 Expanding.ipynb

@@ -15,9 +15,7 @@
     "\n",
     "在本章中,我们将学习*基于 OpenAI API 实现一个客户邮件自动生成的示例*，用于*根据客户反馈优化客服邮件*。这里还会介绍“温度”（temperature）这一超参数，它可以**控制文本生成的多样性**。\n",
     "\n",
-    "需要注意，扩展功能只应用来辅助人类创作，而非大规模自动生成内容。开发者应审慎使用，避免产生负面影响。只有以负责任和有益的方式应用语言模型，才能发挥其最大价值。\n",
-    "\n",
-    "相信践行社会责任的开发者可以利用语言模型的扩展功能，开发出真正造福人类的创新应用。\n"
+    "需要注意，扩展功能只应用来辅助人类创作，而非大规模自动生成内容。开发者应审慎使用，避免产生负面影响。只有以负责任和有益的方式应用语言模型，才能发挥其最大价值。相信践行社会责任的开发者可以利用语言模型的扩展功能，开发出真正造福人类的创新应用。\n"
    ]
   },
   {
@@ -192,6 +190,13 @@
     "print(response)"
    ]
   },
+  {
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+   "source": [
+    "第二次运行输出结果会发生变化："
+   ]
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   {
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    "execution_count": 5,
@@ -411,7 +416,7 @@
  ],
  "metadata": {
   "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3",
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
    "language": "python",
    "name": "python3"
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@@ -425,7 +430,7 @@
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docs/content/C1 Prompt Engineering for Developer/8. 聊天机器人 Chatbot.ipynb

@@ -15,14 +15,8 @@
    "id": "f0bdc2c9",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "大型语言模型带给我们的激动人心的一种可能性是，我们可以通过它构建定制的聊天机器人（Chatbot），而且只需很少的工作量。在这一章节的探索中，我们将带你了解如何利用会话形式，与具有个性化特性（或专门为特定任务或行为设计）的聊天机器人进行深度对话。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "e6fae355",
-   "metadata": {},
-   "source": [
+    "大型语言模型带给我们的激动人心的一种可能性是，我们可以通过它构建定制的聊天机器人（Chatbot），而且只需很少的工作量。在这一章节的探索中，我们将带你了解如何利用会话形式，与具有个性化特性（或专门为特定任务或行为设计）的聊天机器人进行深度对话。\n",
+    "\n",
     "像 ChatGPT 这样的聊天模型实际上是组装成以一系列消息作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出的。这种聊天格式原本的设计目标是简便多轮对话，但我们通过之前的学习可以知道，它对于不会涉及任何对话的**单轮任务**也同样有用。"
    ]
   },
@@ -380,6 +374,14 @@
     "!pip install panel"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "b61e475a",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "如果你还没有安装 panel 库（用于可视化界面），请运行上述指令以安装该第三方库。"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -850,7 +852,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.11"
+   "version": "3.8.10"
   },
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    "LaTeX_envs_menu_present": true,

docs/content/环境配置.ipynb

@@ -221,7 +221,7 @@
  ],
  "metadata": {
   "kernelspec": {
-   "display_name": "gpt_flask",
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
    "language": "python",
    "name": "python3"
   },
@@ -235,10 +235,9 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.9.16"
-  },
-  "orig_nbformat": 4
+   "version": "3.10.11"
+  }
  },
  "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+ "nbformat_minor": 4
 }