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Reading Time: 58 minutes

Last updated on August 7, 2024

La page contient une liste organisée de tous les articles utilisés dans ce cours. Les articles sont organisés par thème.

Pour citer ce cours, utilisez la citation fournie dans le dépôt Github.

🔵 = Article cité directement dans ce cours. Les autres articles ont informé ma compréhension du sujet.

Remarque: Étant donné que ni l'article sur le GPT-3 ni GPT-3 Instruct ne correspondent aux modèles davinci, j'essaie de ne pas les citer en tant que tels. French:

Stratégies de Prompt Engineering

Chain of Thought 🔵

Chain of Thought utilisant Zero Shot 🔵

Auto-consistance 🔵

Qu'est-ce qui fait de bons exemples en contexte pour GPT-3? 🔵

Prompting Demande-moi-quoi 🔵

Connaissance générée 🔵

Modèles de langage augmentés par récitation 🔵

Repenser le rôle des démonstrations 🔵

Bloc-notes

Prompting Maieutique

STaR

Du plus petit au plus grand 🔵

Reformulation des prompts d'enseignement en langage de GPTk 🔵

Le test de Turking: les modèles de langage peuvent-ils comprendre les instructions? 🔵

Fiabilité

MathPrompter 🔵

L'irrégularité des explications dans Few-shot Prompting pour le raisonnement textuel 🔵

Prompting de GPT-3 à être fiable

Prompts Diversifiés 🔵

Calibrer avant l'utilisation : améliorer les performances Few-Shot des modèles de langage 🔵

Auto-Consistance Améliorée

Biais et Toxicité dans Zero-Shot CoT 🔵

IA Constitutionnelle: Inoffensivité grâce à la rétroaction de l'IA 🔵

Généralisation Compositionnelle - SCAN

Prompt Engineering Automatique

AutoPrompt 🔵

Automatic Prompt Engineer

Modèles

Modèles de Langage

GPT-3 🔵

GPT-3 Instruct 🔵

PaLM 🔵

BLOOM 🔵

BLOOM+1 (plus de langues / améliorations Zero-Shot)

Jurassic 1 🔵

GPT-J-6B

Roberta

Modèles d'Images

Stable Diffusion 🔵

DALLE 🔵

Soft Prompting

Soft Prompting 🔵

Soft Prompts discrétisés interprétables 🔵

Ensembles de données

MultiArith 🔵

GSM8K 🔵

HotPotQA 🔵

Fever 🔵

BBQ: Un banc d'essai de biais construit à la main pour les questions-réponses 🔵

Prompt Engineering d'images

Taxonomie des modificateurs de prompt

DiffusionDB

Le livre de prompt DALLE 2 🔵

Prompt Engineering pour l'art génératif basé sur le texte 🔵

Avec le bon prompt, Stable Diffusion 2.0 peut dessiner des mains. 🔵

Optimisation de prompts pour la génération texte-image

IDEs de Prompt Engineering

Prompt IDE 🔵

Prompt Source 🔵

PromptChainer 🔵

PromptMaker 🔵

Outils

LangChain 🔵

TextBox 2.0 : une bibliothèque de génération de texte avec des modèles de langage pré-entraînés 🔵

OpenPrompt : un cadre open-source pour l'apprentissage de prompts 🔵

GPT Index 🔵

Prompt Engineering appliqué

Cascades de modèles de langage

MRKL 🔵

ReAct 🔵

PAL : modèles de langage assistés par programme 🔵

Conception d'interface utilisateur

Directives de conception pour le Prompt Engineering pour la génération de texte en image

Injection de prompts (Prompt Injection)

Texte généré par machine : une étude exhaustive des modèles de menace et des méthodes de détection 🔵

Évaluation de la susceptibilité des modèles de langage pré-entraînés à l'aide d'exemples adversaires artisanaux 🔵

Attaques d'injection de prompts contre GPT-3 🔵

Exploitation des prompts GPT-3 avec des entrées malveillantes qui ordonnent au modèle d'ignorer ses instructions précédentes 🔵

prompts adversaires 🔵

Défenses contre l'injection de prompts GPT-3 🔵

Parler aux machines : prompt engineering et prompt injection

Exploration des attaques d'injection de prompts 🔵

Utilisation de GPT-Eliezer contre le jailbreak de ChatGPT 🔵

Prompt de discussion Bing de Microsoft

Jailbreaking

Ignorer le Prompt Précédent : Techniques d'attaque pour les modèles de langage

Leçons apprises sur la sécurité et l'utilisation abusive des modèles de langage

Détection de toxicité avec inférence générative basée sur les prompts

Outils de modération de contenu nouveaux et améliorés

API OpenAI 🔵

ChatGPT de OpenAI 🔵

ChatGPT 4 Tweet 🔵

Tweet d'acteur 🔵

Tweet de recherche 🔵

Tweet d'aptitude simulée 🔵

Tweet de responsabilité 🔵

Tweet Lynx Mode 🔵

Tweet Sudo Mode 🔵

Ignorer le prompt précédent 🔵

Enquêtes

Pré-entraînement, prompting et prédiction: Une enquête systématique sur les méthodes de prompting en traitement du langage naturel

PromptPapers

Génération de données

Découvrir les comportements des modèles de langage avec des évaluations écrites par le modèle

L'annotation sélective améliore les capacités d'apprentissage Few-Shot (en quelques exemples) des modèles de langage

Applications

Atlas: Few-shot (apprentissage en quelques exemples) avec des modèles de langage augmentés par la recherche

STRUDEL: Structured Dialogue Summarization for Dialogue Comprehension (Résumé structuré de dialogue pour la compréhension de dialogue)

Divers

Le prompting est la programmation: Un langage de requête pour les grands modèles de langage

Les fenêtres contextuelles parallèles améliorent l'apprentissage en contexte des grands modèles de langage

Catalogue de motifs de prompt pour améliorer le Prompt Engineering avec ChatGPT 🔵

Apprendre à effectuer des tâches complexes par un fine-tuning compositionnel des modèles de langage

Super-NaturalInstructions: généralisation via des instructions déclaratives sur plus de 1600 tâches NLP

Améliorer les capacités Few-shot (d'apprentissage en quelques exemples) des modèles de langage pré-entraînés

Ancrage avec des résultats de recherche

Comment prompter ? Opportunités et défis de Zero-Shot et Few-Shot pour l'interaction homme-machine en applications créatives de modèles génératifs

Mesure des biais sociaux dans l'apprentissage multi-tâches basé sur le prompt

Écriture d'intrigues à partir de modèles de langage pré-entraînés 🔵

StereoSet : Mesure du biais stéréotypé dans les modèles de langage pré-entraînés

Enquête sur l'hallucination dans la génération de langage naturel

Exemples

Wordcraft

PainPoints

Self-Instruct: Aligner les modèles de langage avec des instructions auto-générées

Des images aux prompts textuels : VQA en zéro-shot avec des grands modèles de langage figés

Exploitation des questions Cloze pour la classification de texte en Few-Shot et l'inférence de langage naturel

Prompting Ask-Me-Anything

Un filigrane pour les grands modèles de langage

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

Footnotes

  1. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. ↩

  2. Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. ↩

  3. Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q., Chi, E., Narang, S., Chowdhery, A., & Zhou, D. (2022). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. ↩

  4. Liu, J., Shen, D., Zhang, Y., Dolan, B., Carin, L., & Chen, W. (2022). What Makes Good In-Context Examples for GPT-3? Proceedings of Deep Learning Inside Out (DeeLIO 2022): The 3rd Workshop on Knowledge Extraction and Integration for Deep Learning Architectures. https://doi.org/10.18653/v1/2022.deelio-1.10 ↩ ↩2

  5. Arora, S., Narayan, A., Chen, M. F., Orr, L., Guha, N., Bhatia, K., Chami, I., Sala, F., & Ré, C. (2022). Ask Me Anything: A simple strategy for prompting language models. ↩ ↩2

  6. Liu, J., Liu, A., Lu, X., Welleck, S., West, P., Bras, R. L., Choi, Y., & Hajishirzi, H. (2021). Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning. ↩

  7. Sun, Z., Wang, X., Tay, Y., Yang, Y., & Zhou, D. (2022). Recitation-Augmented Language Models. ↩

  8. Min, S., Lyu, X., Holtzman, A., Artetxe, M., Lewis, M., Hajishirzi, H., & Zettlemoyer, L. (2022). Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work? ↩

  9. Nye, M., Andreassen, A. J., Gur-Ari, G., Michalewski, H., Austin, J., Bieber, D., Dohan, D., Lewkowycz, A., Bosma, M., Luan, D., Sutton, C., & Odena, A. (2021). Show Your Work: Scratchpads for Intermediate Computation with Language Models. ↩

  10. Jung, J., Qin, L., Welleck, S., Brahman, F., Bhagavatula, C., Bras, R. L., & Choi, Y. (2022). Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations. ↩

  11. Zelikman, E., Wu, Y., Mu, J., & Goodman, N. D. (2022). STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning. ↩

  12. Zhou, D., Schärli, N., Hou, L., Wei, J., Scales, N., Wang, X., Schuurmans, D., Cui, C., Bousquet, O., Le, Q., & Chi, E. (2022). Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models. ↩

  13. Mishra, S., Khashabi, D., Baral, C., Choi, Y., & Hajishirzi, H. (2022). Reframing Instructional Prompts to GPTk’s Language. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022. https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-acl.50 ↩

  14. Efrat, A., & Levy, O. (2020). The Turking Test: Can Language Models Understand Instructions? ↩

  15. Imani, S., Du, L., & Shrivastava, H. (2023). MathPrompter: Mathematical Reasoning using Large Language Models. ↩

  16. Ye, X., & Durrett, G. (2022). The Unreliability of Explanations in Few-shot Prompting for Textual Reasoning. ↩

  17. Si, C., Gan, Z., Yang, Z., Wang, S., Wang, J., Boyd-Graber, J., & Wang, L. (2022). Prompting GPT-3 To Be Reliable. ↩

  18. Li, Y., Lin, Z., Zhang, S., Fu, Q., Chen, B., Lou, J.-G., & Chen, W. (2022). On the Advance of Making Language Models Better Reasoners. ↩

  19. Zhao, T. Z., Wallace, E., Feng, S., Klein, D., & Singh, S. (2021). Calibrate Before Use: Improving Few-Shot Performance of Language Models. ↩

  20. Mitchell, E., Noh, J. J., Li, S., Armstrong, W. S., Agarwal, A., Liu, P., Finn, C., & Manning, C. D. (2022). Enhancing Self-Consistency and Performance of Pre-Trained Language Models through Natural Language Inference. ↩

  21. Shaikh, O., Zhang, H., Held, W., Bernstein, M., & Yang, D. (2022). On Second Thought, Let’s Not Think Step by Step! Bias and Toxicity in Zero-Shot Reasoning. ↩

  22. Bai, Y., Kadavath, S., Kundu, S., Askell, A., Kernion, J., Jones, A., Chen, A., Goldie, A., Mirhoseini, A., McKinnon, C., Chen, C., Olsson, C., Olah, C., Hernandez, D., Drain, D., Ganguli, D., Li, D., Tran-Johnson, E., Perez, E., … Kaplan, J. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. ↩

  23. Lake, B. M., & Baroni, M. (2018). Generalization without Systematicity: On the Compositional Skills of Sequence-to-Sequence Recurrent Networks. https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.00350 ↩

  24. Shin, T., Razeghi, Y., Logan IV, R. L., Wallace, E., & Singh, S. (2020). Autoprompt: Eliciting knowledge from language models with automatically generated prompts. arXiv Preprint arXiv:2010.15980. ↩

  25. Zhou, Y., Muresanu, A. I., Han, Z., Paster, K., Pitis, S., Chan, H., & Ba, J. (2022). Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers. ↩

  26. Brown, T. B. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv Preprint arXiv:2005.14165. ↩

  27. Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. ↩

  28. Chowdhery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., Barham, P., Chung, H. W., Sutton, C., Gehrmann, S., Schuh, P., Shi, K., Tsvyashchenko, S., Maynez, J., Rao, A., Barnes, P., Tay, Y., Shazeer, N., Prabhakaran, V., … Fiedel, N. (2022). PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways. ↩

  29. Scao, T. L., Fan, A., Akiki, C., Pavlick, E., Ilić, S., Hesslow, D., Castagné, R., Luccioni, A. S., Yvon, F., Gallé, M., Tow, J., Rush, A. M., Biderman, S., Webson, A., Ammanamanchi, P. S., Wang, T., Sagot, B., Muennighoff, N., del Moral, A. V., … Wolf, T. (2022). BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model. ↩

  30. Yong, Z.-X., Schoelkopf, H., Muennighoff, N., Aji, A. F., Adelani, D. I., Almubarak, K., Bari, M. S., Sutawika, L., Kasai, J., Baruwa, A., Winata, G. I., Biderman, S., Radev, D., & Nikoulina, V. (2022). BLOOM+1: Adding Language Support to BLOOM for Zero-Shot Prompting. ↩

  31. Lieber, O., Sharir, O., Lentz, B., & Shoham, Y. (2021). Jurassic-1: Technical Details and Evaluation, White paper, AI21 Labs, 2021. URL: Https://Uploads-Ssl. Webflow. Com/60fd4503684b466578c0d307/61138924626a6981ee09caf6_jurassic_ Tech_paper. Pdf. ↩

  32. Wang, B., & Komatsuzaki, A. (2021). GPT-J-6B: A 6 Billion Parameter Autoregressive Language Model. https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax. https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax ↩

  33. Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach. arXiv Preprint arXiv:1907.11692. ↩

  34. Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2021). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ↩

  35. Ramesh, A., Dhariwal, P., Nichol, A., Chu, C., & Chen, M. (2022). Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents. ↩

  36. Lester, B., Al-Rfou, R., & Constant, N. (2021). The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning. ↩

  37. Khashabi, D., Lyu, S., Min, S., Qin, L., Richardson, K., Welleck, S., Hajishirzi, H., Khot, T., Sabharwal, A., Singh, S., & Choi, Y. (2021). Prompt Waywardness: The Curious Case of Discretized Interpretation of Continuous Prompts. ↩

  38. Roy, S., & Roth, D. (2015). Solving General Arithmetic Word Problems. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1743–1752. https://doi.org/10.18653/v1/D15-1202 ↩

  39. Cobbe, K., Kosaraju, V., Bavarian, M., Chen, M., Jun, H., Kaiser, L., Plappert, M., Tworek, J., Hilton, J., Nakano, R., Hesse, C., & Schulman, J. (2021). Training Verifiers to Solve Math Word Problems. ↩

  40. Yang, Z., Qi, P., Zhang, S., Bengio, Y., Cohen, W. W., Salakhutdinov, R., & Manning, C. D. (2018). HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering. ↩

  41. Thorne, J., Vlachos, A., Christodoulopoulos, C., & Mittal, A. (2018). FEVER: a large-scale dataset for Fact Extraction and VERification. ↩

  42. Parrish, A., Chen, A., Nangia, N., Padmakumar, V., Phang, J., Thompson, J., Htut, P. M., & Bowman, S. R. (2021). BBQ: A Hand-Built Bias Benchmark for Question Answering. ↩

  43. Oppenlaender, J. (2022). A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation. ↩

  44. Wang, Z. J., Montoya, E., Munechika, D., Yang, H., Hoover, B., & Chau, D. H. (2022). DiffusionDB: A Large-scale Prompt Gallery Dataset for Text-to-Image Generative Models. ↩

  45. Parsons, G. (2022). The DALLE 2 Prompt Book. https://dallery.gallery/the-dalle-2-prompt-book/ ↩

  46. Oppenlaender, J. (2022). Prompt Engineering for Text-Based Generative Art. ↩

  47. Blake. (2022). With the right prompt, Stable Diffusion 2.0 can do hands. https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/z7salo/with_the_right_prompt_stable_diffusion_20_can_do/ ↩

  48. Hao, Y., Chi, Z., Dong, L., & Wei, F. (2022). Optimizing Prompts for Text-to-Image Generation. ↩

  49. Strobelt, H., Webson, A., Sanh, V., Hoover, B., Beyer, J., Pfister, H., & Rush, A. M. (2022). Interactive and Visual Prompt Engineering for Ad-hoc Task Adaptation with Large Language Models. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2208.07852 ↩

  50. Bach, S. H., Sanh, V., Yong, Z.-X., Webson, A., Raffel, C., Nayak, N. V., Sharma, A., Kim, T., Bari, M. S., Fevry, T., Alyafeai, Z., Dey, M., Santilli, A., Sun, Z., Ben-David, S., Xu, C., Chhablani, G., Wang, H., Fries, J. A., … Rush, A. M. (2022). PromptSource: An Integrated Development Environment and Repository for Natural Language Prompts. ↩

  51. Wu, T., Jiang, E., Donsbach, A., Gray, J., Molina, A., Terry, M., & Cai, C. J. (2022). PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming. ↩

  52. Jiang, E., Olson, K., Toh, E., Molina, A., Donsbach, A., Terry, M., & Cai, C. J. (2022). PromptMaker: Prompt-Based Prototyping with Large Language Models. Extended Abstracts of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3491101.3503564 ↩

  53. Chase, H. (2022). LangChain (0.0.66) [Computer software]. https://github.com/hwchase17/langchain ↩

  54. Tang, T., Junyi, L., Chen, Z., Hu, Y., Yu, Z., Dai, W., Dong, Z., Cheng, X., Wang, Y., Zhao, W., Nie, J., & Wen, J.-R. (2022). TextBox 2.0: A Text Generation Library with Pre-trained Language Models. ↩

  55. Ding, N., Hu, S., Zhao, W., Chen, Y., Liu, Z., Zheng, H.-T., & Sun, M. (2021). OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning. arXiv Preprint arXiv:2111.01998. ↩

  56. Liu, J. (2022). GPT Index. https://doi.org/10.5281/zenodo.1234 ↩

  57. Dohan, D., Xu, W., Lewkowycz, A., Austin, J., Bieber, D., Lopes, R. G., Wu, Y., Michalewski, H., Saurous, R. A., Sohl-dickstein, J., Murphy, K., & Sutton, C. (2022). Language Model Cascades. ↩

  58. Karpas, E., Abend, O., Belinkov, Y., Lenz, B., Lieber, O., Ratner, N., Shoham, Y., Bata, H., Levine, Y., Leyton-Brown, K., Muhlgay, D., Rozen, N., Schwartz, E., Shachaf, G., Shalev-Shwartz, S., Shashua, A., & Tenenholtz, M. (2022). ↩

  59. Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., & Cao, Y. (2022). ↩

  60. Gao, L., Madaan, A., Zhou, S., Alon, U., Liu, P., Yang, Y., Callan, J., & Neubig, G. (2022). ↩

  61. Liu, V., & Chilton, L. B. (2022). Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models. Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3491102.3501825 ↩

  62. Crothers, E., Japkowicz, N., & Viktor, H. (2022). Machine Generated Text: A Comprehensive Survey of Threat Models and Detection Methods. ↩

  63. Branch, H. J., Cefalu, J. R., McHugh, J., Hujer, L., Bahl, A., del Castillo Iglesias, D., Heichman, R., & Darwishi, R. (2022). Evaluating the Susceptibility of Pre-Trained Language Models via Handcrafted Adversarial Examples. ↩

  64. Willison, S. (2022). Prompt injection attacks against GPT-3. https://simonwillison.net/2022/Sep/12/prompt-injection/ ↩

  65. Goodside, R. (2022). Exploiting GPT-3 prompts with malicious inputs that order the model to ignore its previous directions. https://twitter.com/goodside/status/1569128808308957185 ↩

  66. Chase, H. (2022). adversarial-prompts. https://github.com/hwchase17/adversarial-prompts ↩

  67. Goodside, R. (2022). GPT-3 Prompt Injection Defenses. https://twitter.com/goodside/status/1578278974526222336?s=20&t=3UMZB7ntYhwAk3QLpKMAbw ↩

  68. Mark, C. (2022). Talking to machines: prompt engineering & injection. https://artifact-research.com/artificial-intelligence/talking-to-machines-prompt-engineering-injection/ ↩

  69. Selvi, J. (2022). Exploring Prompt Injection Attacks. https://research.nccgroup.com/2022/12/05/exploring-prompt-injection-attacks/ ↩

  70. Stuart Armstrong, R. G. (2022). Using GPT-Eliezer against ChatGPT Jailbreaking. https://www.alignmentforum.org/posts/pNcFYZnPdXyL2RfgA/using-gpt-eliezer-against-chatgpt-jailbreaking ↩

  71. Liu, K. (2023). The entire prompt of Microsoft Bing Chat?! (Hi, Sydney.). https://twitter.com/kliu128/status/1623472922374574080 ↩

  72. Perez, F., & Ribeiro, I. (2022). Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2211.09527 ↩

  73. Brundage, M. (2022). Lessons learned on Language Model Safety and misuse. In OpenAI. OpenAI. https://openai.com/blog/language-model-safety-and-misuse/ ↩

  74. Wang, Y.-S., & Chang, Y. (2022). Toxicity Detection with Generative Prompt-based Inference. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2205.12390 ↩

  75. Markov, T. (2022). New and improved content moderation tooling. In OpenAI. OpenAI. https://openai.com/blog/new-and-improved-content-moderation-tooling/ ↩

  76. OpenAI. (2022). https://beta.openai.com/docs/guides/moderation ↩

  77. OpenAI. (2022). https://openai.com/blog/chatgpt/ ↩

  78. Maz, A. (2022). ok I saw a few people jailbreaking safeguards openai put on chatgpt so I had to give it a shot myself. https://twitter.com/alicemazzy/status/1598288519301976064 ↩

  79. Piedrafita, M. (2022). Bypass @OpenAI’s ChatGPT alignment efforts with this one weird trick. https://twitter.com/m1guelpf/status/1598203861294252033 ↩

  80. Parfait, D. (2022). ChatGPT jailbreaking itself. https://twitter.com/haus_cole/status/1598541468058390534 ↩

  81. Soares, N. (2022). Using “pretend” on #ChatGPT can do some wild stuff. You can kind of get some insight on the future, alternative universe. https://twitter.com/NeroSoares/status/1608527467265904643 ↩

  82. Moran, N. (2022). I kinda like this one even more! https://twitter.com/NickEMoran/status/1598101579626057728 ↩

  83. Degrave, J. (2022). Building A Virtual Machine inside ChatGPT. Engraved. https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/ ↩

  84. Sudo. (2022). https://www.sudo.ws/ ↩

  85. Perez, F., & Ribeiro, I. (2022). Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2211.09527 ↩

  86. Liu, P., Yuan, W., Fu, J., Jiang, Z., Hayashi, H., & Neubig, G. (2022). Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing. ACM Computing Surveys. https://doi.org/10.1145/3560815 ↩

  87. Ding, N., & Hu, S. (2022). PromptPapers. https://github.com/thunlp/PromptPapers ↩

  88. Perez, E., Ringer, S., Lukošiūtė, K., Nguyen, K., Chen, E., Heiner, S., Pettit, C., Olsson, C., Kundu, S., Kadavath, S., Jones, A., Chen, A., Mann, B., Israel, B., Seethor, B., McKinnon, C., Olah, C., Yan, D., Amodei, D., … Kaplan, J. (2022). Discovering Language Model Behaviors with Model-Written Evaluations. ↩

  89. Su, H., Kasai, J., Wu, C. H., Shi, W., Wang, T., Xin, J., Zhang, R., Ostendorf, M., Zettlemoyer, L., Smith, N. A., & Yu, T. (2022). Selective Annotation Makes Language Models Better Few-Shot Learners. ↩

  90. Izacard, G., Lewis, P., Lomeli, M., Hosseini, L., Petroni, F., Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Joulin, A., Riedel, S., & Grave, E. (2022). Atlas: Few-shot Learning with Retrieval Augmented Language Models. ↩

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