Announcing our new Paper: The Prompt Report, with Co-authors from OpenAI & Microsoft!

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Bienvenidos
😃 Básico
🟢 Introducción
🟢 Prompting
🟢 Dando Instrucciones
🟢 Rol Prompt
🟢 Un Prompt Estándar
🟢 Few Shot Prompting
🟢 Combinando técnicas
🟢 Formalización de Prompts
🟢 mas sobre Prompting
🟢 Prompt Engineering
🟢 Learn Prompting Embeds
🟢 Fundamentos de Chatbot
🟢 Trampas de los LLMs
🟢 Priming Chatbots
🟢 OpenAI Playground
🟢 Ajustes del LLM
🟢 Entender la mente de la IA
🟢 The Learn Prompting Method
🟢 Comienza tu viaje
💼 Aplicaciones básicas
🟢 Introducción
🟢 Estructuración de Datos
🟢 Escribir un correo electrónico
🟢 Blogs
🟢 Compañero de estudio
🟢 Asistencia de código
🟦 Digital Marketing
🟢 Encontrando Emojis
🟢 Contratos
🟢 Diferentes Estilos de Escritura
🟢 Resumiendo Texto
🟢 Zapier para Correos Electrónicos
🧙‍♂️ Intermediate
🟢 Cadena de pensamiento
🟢 Zero Shot Chain of Thought
🟦 Autoconsistencia
🟦 Generated Knowledge
🟦 Least to Most Prompting
🟦 Dealing With Long Form Content
🟦 Revisiting Roles
🟢 ¿Qué es una Promoción?
🧪 Applied Prompting
Introducción
🟢 Preguntas Multiple Choice
🟢 Preguntas de discusión
🟢 ChatGPT a partir de GPT-3
🟢 Chatbot + Base de Conocimiento
🚀 Advanced Applications
Introducción
🟦 LLMs Utilizando Herramientas
🟦 LLMs que razonan y actúan
🟦 Codigo como Razonamiento
Special Topics
⚖️ Reliability
🟢 Introducción
🟢 Eliminación de sesgos
🟦 Diverse Prompts
🟦 Prompt Ensembling
🟦 Autoevaluación de LLM
◆ Calibración de LLMs
🟦 Math
🖼️ Image Prompting
🟢 Introducción
🟢 Modificadores de Estilo
🟢 Potenciadores de calidad
🟢 Repetición
🟢 Términos ponderados
🟢 Generaciones Deformes
🟢 Shot type
🟢 Midjourney
🟢 Recursos
🔓 Prompt Hacking
🟢 Introduction
🟢 Inyección de Prompt
🟢 Fuga de Prompt
🟢 Jailbreaking
🟢 Medidas defensivas
🟢 Introduction
🟢 Filtering
🟢 Instruction Defense
🟢 Post-Prompting
🟢 Random Sequence Enclosure
🟢 Sandwich Defense
🟢 XML Tagging
🟢 Separate LLM Evaluation
🟢 Other Approaches
🟢 Offensive Measures
🟢 Introduction
🟢 Obfuscation/Token Smuggling
🟢 Payload Splitting
🟢 Defined Dictionary Attack
🟢 Virtualization
🟢 Indirect Injection
🟢 Recursive Injection
🟢 Code Injection
🔨 Tooling
Herramientas de ingeniería de prompts
Prompt Engineering IDEs
Descripción general
GPT-3 Playground
Dust
Soaked
Everyprompt
Prompt IDE
PromptChainer
PromptSource
PromptTools
Prompts.ai
Snorkel 🚧
Multi 🚧
Human Loop
Spellbook 🚧
Kolla Prompt 🚧
Lang Chain
OpenPrompt
OpenAI DALLE IDE
Dream Studio
Patience
Promptmetheus
PromptSandbox.io
The Forge AI
AnySolve
Conclusión
💪 Prompt Tuning
◆ Soft Prompts
◆ Soft Prompts Interpretables
🎲 Miscellaneous
🟢 Detección de Textos IA
🟢 Trucos de Detección
🟢 Generación de música
Resources
📙 Referencia de Vocabulario
📚 Bibliography
📦 Prompted Products
🛸 Recursos adicionales
🔥 Hot Topics
✨ Créditos
🔨 ToolingPrompt Engineering IDEsHuman Loop

Human Loop

Última actualización el 6 de julio de 2024 por Sander Schulhoff

Human loop parece ofrecer un playground similar al Playground de GPT-3, pero con algunas características adicionales. Actualmente están trabajando con más usuarios de la industria.

Características

  1. Proporciona un SDK simple para registrar las solicitudes de GPT-3 y la retroalimentación del usuario.
  2. Proporciona retroalimentación sobre las entradas del usuario y descubre problemas que el usuario no está captando.
  3. Los usuarios podrán registrar señales explícitas e implícitas a través del SDK.
  4. Los usuarios podrán realizar pruebas A/B fácilmente en modelos y prompts con el motor de mejora construido para GPT-3.
  5. Los usuarios podrán comparar prompts en diferentes modelos y encontrar el mejor modelo y reducir costos.
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