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  【ChatGPT】吳恩達(dá)『提示工程』課程完全筆記下載

  版權(quán)說明：『ChatGPT Prompt Engineering for Developers』是DeepLearning.AI出品的免費(fèi)課程，版權(quán)屬于DeepLearning.AI(https://www.deeplearning.ai/)。 本文是對(duì)該課程內(nèi)容的翻譯整理，只作為教育用途，不作為任何商業(yè)用途。 吳恩達(dá)『開發(fā)者的提示工程』課程完全筆記（PDF） ：https://github.com/youcan

  2024年02月02日

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  吳恩達(dá)ChatGPT《LangChain for LLM Application Development》筆記

  基于 LangChain 的 LLM 應(yīng)用開發(fā) 現(xiàn)在，使用 Prompt 可以快速開發(fā)一個(gè)應(yīng)用程序，但是一個(gè)應(yīng)用程序可能需要多次寫Prompt，并對(duì) LLM 的輸出結(jié)果進(jìn)行解析。因此，需要編寫很多膠水代碼。 Harrison Chase 創(chuàng)建的 LangChain 框架可以簡化開發(fā)流程。其包含兩個(gè)包，Python和JavaScript。LangChain 提

  2024年02月12日

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  吳恩達(dá)llama課程筆記：第七課llama安全工具

  ?羊駝Llama是當(dāng)前最流行的開源大模型，其卓越的性能和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域使其成為業(yè)界矚目的焦點(diǎn)。作為一款由Meta AI發(fā)布的開放且高效的大型基礎(chǔ)語言模型，Llama擁有7B、13B和70B（700億）三種版本，滿足不同場(chǎng)景和需求。 吳恩達(dá)教授推出了全新的Llama課程，旨在幫助學(xué)習(xí)者全面

  2024年04月25日

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  吳恩達(dá)471機(jī)器學(xué)習(xí)入門課程1第3周——邏輯回歸

  實(shí)施邏輯回歸并將其應(yīng)用于兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)集。 在這一部分中,你將建立一個(gè)邏輯回歸模型來預(yù)測(cè)學(xué)生是否被大學(xué)錄取。 2.1、問題描述 假設(shè)你是一所大學(xué)部門的管理員，并且想要根據(jù)每個(gè)申請(qǐng)人在兩次考試中的成績來確定他們被錄取的機(jī)會(huì)。 你有先前申請(qǐng)者的歷史數(shù)據(jù)，可

  2024年02月09日

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  吳恩達(dá)與OpenAI官方合作的ChatGPT提示工程課程筆記

  ?? 下述代碼均在煮皮特上運(yùn)行喔 Base LLM：基于文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)做“文字接龍” Instruction Tuned LLM（指令調(diào)整型LLM）:接受了遵循指示的培訓(xùn)，可以根據(jù)提前培訓(xùn)的輸入輸出對(duì)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整 編寫明確和具體的指令（明確 ≠ 短） 策略一：用分隔符清楚的指示輸入的不同部分

  2024年02月07日

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  吳恩達(dá)471機(jī)器學(xué)習(xí)入門課程3第1周——K-means

  實(shí)現(xiàn) K-means 算法，并將其用于圖像壓縮。 您將從一個(gè)樣本數(shù)據(jù)集開始，幫助您獲得 K-means 算法的工作概述 然后，您將使用 K-means 算法進(jìn)行圖像壓縮，將出現(xiàn)在圖像中的顏色數(shù)量減少到僅包括那些在該圖像中最常見的顏色。 K-means 算法是一種自動(dòng)將相似數(shù)據(jù)點(diǎn)聚合在一起的方

  2024年02月11日

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  吳恩達(dá)471機(jī)器學(xué)習(xí)入門課程2第2周——手寫數(shù)字識(shí)別（0到9）

  使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別手寫數(shù)字0-9。 本周，引入了一種新的激活函數(shù)，即修正線性單元（ReLU）。 a = m a x ( 0 , z ) ?ReLU函數(shù) a = max(0, z) quadquadtext{ ReLU函數(shù)} a = ma x ( 0 , z ) ?ReLU 函數(shù) 講座中的例子展示了ReLU的應(yīng)用。在這個(gè)例子中，上下文感知能力不是二進(jìn)制的，而是具有連續(xù)的

  2024年02月09日

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  【筆記】跟吳恩達(dá)和IsaFulford學(xué)提示詞工程（初級(jí)開發(fā)者入門課程）

  標(biāo)簽： #Prompt #LLM 創(chuàng)建時(shí)間：2023-04-28 17:05:45 鏈接：課程（含JupyterNotebook） ，中文版 講師：Andrew Ng，Isa Fulford 這是一篇入門的教程，入門的意思是指大部分內(nèi)容，可能你都已經(jīng)知道了，但是知道不等于掌握，Prompt是一門實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)主義科學(xué)，LLM是個(gè)黑盒，你只要不斷去“實(shí)踐”

  2024年02月03日

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• 吳恩達(dá)＋Open AI 《面向開發(fā)者的ChatGPT Prompt 工程》課程學(xué)習(xí)1——課程介紹

  許多人都體驗(yàn)過ChatGPT的Web用戶界面來完成特定而且通常是一次性的任務(wù)。但是從開發(fā)者的角度來說，通過API調(diào)用LLM（large language model大語言模型）來快速構(gòu)建應(yīng)用程序這個(gè)強(qiáng)大的功能被嚴(yán)重低估了。 學(xué)習(xí)到一些軟件開發(fā)提示詞的最佳實(shí)踐； 學(xué)習(xí)到一些常見的用例、總結(jié)、推

  2024年02月06日

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  【2022吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程視頻翻譯筆記】3.2線性回歸模型-part-2

  Let’s look in this video at the process of how supervised learning works. Supervised learning algorithm will input a dataset and then what exactly does it do and what does it output? Let’s find out in this video. Recall that a training set in supervised learning includes both the input features, such as the size of the house and also the output targets,

  2024年02月12日

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