Artwork

תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Mental Models for Advanced ChatGPT Prompting with Riley Goodside - #652

39:58
 
שתפו
 

Manage episode 380620610 series 2355587
תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Today we’re joined by Riley Goodside, staff prompt engineer at Scale AI. In our conversation with Riley, we explore LLM capabilities and limitations, prompt engineering, and the mental models required to apply advanced prompting techniques. We dive deep into understanding LLM behavior, discussing the mechanism of autoregressive inference, comparing k-shot and zero-shot prompting, and dissecting the impact of RLHF. We also discuss the idea that prompting is a scaffolding structure that leverages the model context, resulting in achieving the desired model behavior and response rather than focusing solely on writing ability.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/652.

  continue reading

719 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 380620610 series 2355587
תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Today we’re joined by Riley Goodside, staff prompt engineer at Scale AI. In our conversation with Riley, we explore LLM capabilities and limitations, prompt engineering, and the mental models required to apply advanced prompting techniques. We dive deep into understanding LLM behavior, discussing the mechanism of autoregressive inference, comparing k-shot and zero-shot prompting, and dissecting the impact of RLHF. We also discuss the idea that prompting is a scaffolding structure that leverages the model context, resulting in achieving the desired model behavior and response rather than focusing solely on writing ability.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/652.

  continue reading

719 פרקים

Tous les épisodes

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר