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Bienvenidos
😃 Básico
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🟦 Autoconsistencia
🟦 Generated Knowledge
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🟢 ¿Qué es una Promoción?
🧪 Applied Prompting
Introducción
🟢 Preguntas Multiple Choice
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🟢 ChatGPT a partir de GPT-3
🟢 Chatbot + Base de Conocimiento
🚀 Advanced Applications
Introducción
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🟦 LLMs que razonan y actúan
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🟢 Introduction
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🟦 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
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🟢 Recursive Injection
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🔨 Tooling
Herramientas de ingeniería de prompts
Prompt Engineering IDEs
Descripción general
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Soaked
Everyprompt
Prompt IDE
PromptChainer
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OpenPrompt

Última actualización el August 7, 2024 por Sander Schulhoff

OpenPrompt es una biblioteca de Python que proporciona varias funcionalidades para la construcción y prueba de prompts.

Características

OpenPrompt admite modelos de Huggingface, pero aún no de OpenAI. Se centra más en conjuntos de datos y pruebas que en el encadenamiento. OpenPrompt también parece admitir prompts suaves a través de https://github.com/thunlp/OpenDelta.

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