prompt-in-context-learning
Ressources incroyables pour l'apprentissage contextuel et l'ingénierie des invites : maîtrise des LLM tels que ChatGPT, GPT-3 et FlanT5, avec des mises à jour à jour et de pointe.
Accédez à des ressources à jour pour maîtriser l'ingénierie des prompts et l'apprentissage en contexte avec les LLM.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentRessources incroyables pour l'apprentissage contextuel et l'ingénierie des invites : maîtrise des LLM tels que ChatGPT, GPT-3 et FlanT5, avec des mises à jour à jour et de pointe.
prompt-in-context-learning compte 2.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 189 fois. prompt-in-context-learning est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2023. prompt-in-context-learning est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : ai-agent, chain-of-thought, chatbot, chatgpt.
Qu'est-ce que prompt-in-context-learning ?
Ressources incroyables pour l'apprentissage contextuel et l'ingénierie des invites : maîtrise des LLM tels que ChatGPT, GPT-3 et FlanT5, avec des mises à jour à jour et de pointe.
prompt-in-context-learning est-il open source ?
prompt-in-context-learning est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
prompt-in-context-learning est-il gratuit ?
Oui. prompt-in-context-learning est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est prompt-in-context-learning ?
prompt-in-context-learning est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage prompt-in-context-learning est-il écrit ?
prompt-in-context-learning est écrit principalement en Jupyter Notebook.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/egoalpha-prompt-in-context-learning.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.