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DeepLearning.AIとOpenAIが公開したChatGPT Prompt Engineering（0-目次）
はじめに
DeepLearning.AIとOpenAIが作った「ChatGPT Prompt Engineering for Developers」というショートコースが公開されましたので受講しました。
公式がだしているので、安心感がありますね。
なんと、2023/5現在、無料です。
備忘録として、メモした内容を書いておきます。
前提として
以下のような関数を用意します。
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo",temperature=0): # Andrew mentioned that the prompt/ completion paradigm is preferable for this class
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature, # this is the degree of randomness of the model's output
)
return response.choices[0].message["content"]
こちらのpromptの中身を変えていくことで、さまざまな処理を行うチュートリアルになっています。
prompt = ...
response = get_completion(prompt)
print(response)
目次
長いので分割して投稿します。
講師について
講師は、DeepLearning.AI代表のAndrew Ngさんと、OpenAIのIsa Fulfordさんです。
そのほか、OpenAIのナレッジが詰まっているとのことです。
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