PromptEngineering
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
針對其中一個範例，GPT-4 的回覆為：
這個例子說明了基礎模型在向功能性 AGI 發展過程中所具有的令人難以置信的潛力，對於該領域的非專家來說，困難在於信任 L
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如果不想透過 AI說書 - 從0開始 - 451 | GPT 提問與回覆紀錄於網頁的函數撰寫 來檢視結果，這裡提供結果的下載方式，供直接檢視：
!curl -L .g
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我想將 GPT-4 提問的問題與回覆紀錄於網頁中，因此撰寫以下函數：
from Ipython.core.display import display, HTML
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為了之後不必一直重複撰寫詢問 GPT 的 Query 程式，以下撰寫一函數，方便後續使用：
client = OpenAI()
gptmodel = "gpt-4"
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我們先下載資料集：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transformers_3rd_Edi
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為了說明這個可能的未來飛躍，程式將處理 144 個 BIG-Bench 自然語言處理 (NLP) 任務，前 10 個範例如下所示：
至於 Prompt 將包含：
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人工智慧是否即將能夠自我評估？讓我們邁向未來，看看最有可能發生的情況，向 GPT-4 提供超過 140 個 BIG-Bench 任務樣本，其形式為：
當中的 GP
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有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 445 | 其它套件安裝 中回報錯誤訊息，靠著實驗精神，得出以下程式可以成功完成安裝的需求：
!pip install opena
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接著安裝以下套件：
!pip install cohere
!pip install tiktoken
當中可能會出現以下錯誤訊息：
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首先安裝 OpenAI 平台：
!pip install openai
結果為：
