gpt-prompt-engineer 개요
gpt-prompt-engineer는 무엇입니까?
gpt-prompt-engineer는 GPT-4, GPT-3.5-Turbo, Claude 3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 프롬프트 엔지니어링 프로세스를 자동화하도록 설계된 오픈 소스 도구입니다. 사용자가 정의한 테스트 케이스를 기반으로 여러 프롬프트를 생성, 테스트 및 순위를 매겨 최적의 프롬프트를 찾는 데 도움이 됩니다.
gpt-prompt-engineer는 어떻게 작동합니까?
- 프롬프트 생성: 이 도구는 LLM을 사용하여 제공된 사용 사례 설명 및 관련 테스트 케이스를 기반으로 다양한 범위의 프롬프트를 생성합니다.
- 프롬프트 테스트: 생성된 각 프롬프트는 성능을 평가하기 위해 제공된 테스트 케이스에 대해 테스트됩니다.
- ELO 등급 시스템: ELO 등급 시스템을 사용하여 프롬프트를 성능에 따라 순위를 매깁니다. 각 프롬프트는 초기 ELO 등급으로 시작하며, 등급은 테스트 케이스에 대한 프롬프트의 성능에 따라 조정됩니다. 이를 통해 사용자는 가장 효과적인 프롬프트를 쉽게 식별할 수 있습니다.
gpt-prompt-engineer의 주요 기능
- 자동화된 프롬프트 생성: 주어진 사용 사례 및 테스트 케이스를 기반으로 잠재적인 프롬프트의 다수를 자동으로 생성합니다.
- 프롬프트 테스트 및 순위 지정: 각 프롬프트를 테스트 케이스에 대해 체계적으로 테스트하고 ELO 등급 시스템을 사용하여 순위를 매겨 가장 효과적인 프롬프트를 식별합니다.
- Claude 3 Opus 지원: 특수 버전은 Anthropic의 Claude 3 Opus 모델을 최대한 활용하여 자동화된 테스트 케이스 생성 및 여러 입력 변수를 허용합니다.
- Claude 3 Opus → Haiku 변환: 이 기능을 통해 사용자는 Claude 3 Opus를 활용하여 잠재 공간을 정의하고 Claude 3 Haiku를 활용하여 효율적인 출력 생성을 통해 대기 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
- 분류 버전: 분류 작업용으로 설계된 이 버전은 테스트 케이스를 예상 출력('true' 또는 'false')과 일치시켜 테스트 케이스의 정확성을 평가하고 각 프롬프트에 대한 점수가 있는 테이블을 제공합니다.
- Weights & Biases 로깅: 구성, 시스템 및 사용자 프롬프트, 테스트 케이스 및 최종 ELO 등급을 추적하기 위해 Weights & Biases에 선택적으로 로깅할 수 있습니다.
- Portkey 통합: 프롬프트 체인 및 해당 응답을 로깅하고 추적하기 위해 Portkey와 선택적으로 통합할 수 있습니다.
gpt-prompt-engineer 사용 방법
- 설정: Google Colab 또는 로컬 Jupyter Notebook에서 원하는 노트북을 엽니다. 사용 사례에 따라 표준 버전, 분류 버전 또는 Claude 3 버전 중에서 선택합니다.
- API 키 구성: OpenAI API 키 또는 Anthropic API 키를 노트북의 지정된 줄에 추가합니다.
- 사용 사례 및 테스트 케이스 정의: GPT-4 버전의 경우 사용 사례 및 테스트 케이스를 정의합니다. 사용 사례는 AI가 수행할 작업에 대한 설명이고 테스트 케이스는 AI가 응답할 특정 프롬프트입니다.
- 입력 변수 구성(Claude 3 버전): 사용 사례 설명 외에도 입력 변수를 정의하고 변수 이름과 설명을 지정합니다.
- 최적의 프롬프트 생성: 사용 사례 설명, 테스트 케이스 및 생성할 원하는 프롬프트 수를 사용하여
generate_optimal_prompt함수를 호출합니다. - 결과 평가: 최종 ELO 등급은 내림차순으로 정렬된 테이블에 인쇄됩니다. 등급이 높을수록 프롬프트가 좋습니다. 분류 버전의 경우 각 프롬프트에 대한 점수가 테이블에 인쇄됩니다.
gpt-prompt-engineer는 누구를 위한 것입니까?
gpt-prompt-engineer는 다음에 이상적입니다.
- LLM에 대한 프롬프트를 최적화하려는 AI 개발자 및 연구원.
- AI 기반 애플리케이션의 성능을 향상시키려는 기업.
- 프롬프트 엔지니어링 기술을 탐구하는 데 관심이 있는 개인.
- LLM 기반 애플리케이션의 비용과 대기 시간을 줄이려는 모든 사람.
사용 사례:
- 랜딩 페이지 제목 생성을 자동화합니다.
- 개인화된 이메일 응답을 만듭니다.
- 콘텐츠 생성을 위한 프롬프트를 최적화합니다.
- Claude 3 Opus 및 Haiku를 사용하여 비용 효율적인 AI 시스템을 구축합니다.
gpt-prompt-engineer를 선택하는 이유
- 시간 절약: 프롬프트 엔지니어링 프로세스를 자동화하여 상당한 시간과 노력을 절약합니다.
- 향상된 성능: LLM의 성능을 향상시키는 최적의 프롬프트를 찾는 데 도움이 됩니다.
- 비용 절감: Claude 3 Haiku와 같은 효율적인 모델을 활용하여 비용 효율적인 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
- 유연성: 분류 작업을 포함한 다양한 LLM 및 사용 사례를 지원합니다.
라이선스
gpt-prompt-engineer는 MIT 라이선스입니다.
프로젝트 링크
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