OpenAI 的「炼丹术」课程，教得怎么样？
井喷
自从 2023 年 3 月， OpenAI 开放了 ChatGPT 的 API ，各种应用瞬间就仿佛被人工智能插上了翅膀。
你已经看到了 AI 翻译、AI 语法检查、AI 资料采集、AI 爬虫…… 我这里给你举两个新例子。
一个是吕立青做的 ChatVox，让你可以直接跟视频对话。
它不仅可以根据视频内容回答你的问题，还能给你展示来源内容对应的位置。
另一个是 Tana 放了个大招，弄了 Tana AI builder 。这意味着你可以在笔记里面自动生成 prompt ，然后让 DALLE 绘图。
或者是对各种选题直接利用上下文信息在表格视图批量头脑风暴。
普通用户，很多都看花了眼。可不少人至今连 ChatGPT 的基本对话完成任务，还不能够做到得心应手。
其实，二者的差别就在于 prompt engineering （中文译作「提示词工程」，更通俗的翻译，则包括「炼丹术」、「吟唱」或者「魔法咒语」等）的能力。
如果你深刻理解提示词的用法，并且有最基础的 Python 编程能力，那么你不需要学习高阶内容，就能做出以前成千上万行代码才能做出的效果。
反之，你就只能在宝藏附近溜达，不得其门而入。
之前也有不少人，做过提示词的教程。然而这次 OpenAI 官方发布教程，还是很令人欣喜。尤其是，我看到了吴恩达教授的笑脸，就知道这次课程肯定能学到东西了。
课程
我最早接触的 MOOC 之一，就是吴恩达教授的机器学习课程，那已经是 10 年前的事儿了。虽然当时用的框架，还是 Octave ，学起来不如 Python 那么轻松愉悦，但我还是从中学到了很多知识和技能。
这次的课程，一如既往的高质量。教学方法和授课形式很有特色，下面咱们详细说。
哦，差点儿忘了提，这课程是免费的。
这门课程的地址，在这里。
打开界面之后，我发现视频怎么怪怪的，做成了竖版。还以为是 OpenAI 和 Deeplearning.ai 不能免俗，也在向着短视频方向靠拢呢。
仔细一看，原来课程交互界面排布是这样的。
视频做成竖版，原来是为了分屏显示代码和视频。你可以一边看视频，一边执行代码。这个方法好，以后可以借鉴。
说到代码，这次 OpenAI 也是够大方的，直接为学习者提供了 OpenAI API key 开箱即用，这就意味着你调用 ChatGPT 的 API 都不需要自己花钱了。说起来，ChatGPT （GPT-turbo-3.5） 的 API 确实很便宜。但是再便宜的价格一旦乘以学习者群体总数，其实也是一笔不小的开销。
体验
课程分为若干模块，从基础入门讲起，最终教你如何自己做个对话机器人出来。别担心，虽然你将学到的内容非常深入，对基础的要求却并不高。基本上掌握 Python 教程里面前几章（打印、变量、判断、循环）就够用了。
最为关键的是 prompt engineering 中迭代的概念。课程用专门一个章节来强调不断迭代开发 prompt 的重要性。
这基本上把提示词的尝试与修改过程说得很透彻了。值得注意的是，有些提示词执行起来的时间，显著长于其他提示词。所以你在迭代过程中，得有一定的耐心，不要太着急。
最终的「对话机器人设计」，讲者用了 3 段代码，加上两张图，就说明白了上下文记忆是如何操作的。
我们调用 API 的时候，原本使用最多的是下面这种单轮对话模型。
而只要稍加改动，就可以把它扩展为多轮对话模型，「记忆力」也就在里面了。
看完这张图，你应该明白为什么自己做聊天机器人，token 消耗这么快了吧？
你可以做出这样一个机器人，它能够帮你点餐。
在你输入错误的时候，机器人还能继续跟你对话，力图把对话搬回正轨。
对话的结果并不白费。它可以根据对话自动总结输出，然后传递给餐厅的工作人员相关信息。
你看，连钱数它都帮你都算好了。
应用
讲完了教程的一头一尾，咱们说说教程主体究竟能教给你什么。简单来说，它带着你，把许多常见的自然语言处理（NLP）任务用一句话的形式，实现了一遍。每一个练习，只要套上一个界面，就是一个可以实际使用的 AI 应用。
例如说情绪识别。执行下面的代码，立即可以从输入文本中识别指定数量的情绪。
你说，以后再编程，是不是可以直接用自然语言 + python 基础代码了？
再例如说，主题挖掘。
不需要任何的微调，更不用从头训练，你连超参数啥的都不用操心。LLM （大语言模型）的特点，原本就是见多识广。这些细节 ChatGPT 全都替你搞定。
主题挖掘做出来后，你就可以更进一步 —— 加上一段代码，做成主题分类。
这里你手动指定，给出若干你感兴趣的类别。然后程序就能自动检查某一段文本，是否包含了上面的类别。
这是实际执行效果。
然后你可以加一行句子（自然语言书写），直接把上面的列表输出变成 JSON ，以用于「生产环境」。
什么叫生产环境？举个例子，就是你加上下面这句话，就能做主题跟踪了。
你关注某个科研领域的具体关键词，可以把大量该领域新产生文本（反正自己读不过来）扔到这个小程序里。出现你感兴趣的内容时，它就能自动给你提示。要知道，在从前，这绝对属于专业功能。
用下面一句话，你可以让 ChatGPT 做你的编辑甚至英文写作教练，帮你自动纠正语法错误，润色文章。
甚至你还能用 redlines 这个软件包，把修改的地方立即明显展现出来。
这种感觉熟悉吗？你是不是为了这样的应用付过费？现在你自己就能编写出来了，是不是很佩服自己？
有的时候，写作不仅需要文从字顺，还得考虑读者对象。下面这句话，可以让你把一段文字指定 APA 风格手册作为格式，目标读者为「资深读者」，于是文本风格立刻为之一变。
这样下次你给国际期刊投稿，或者给编辑部回复修改说明，是不是方便多了？
小结
这个 OpenAI 和 deeplearning.ai 合作开发的免费课程，长达 90 分钟。我给你展示的部分只是其中让我感触较深的内容，并没有涵盖全部。如果你感兴趣，还是建议自己从头到尾认真观看和练习，获得最大的收获。
祝 Prompt Engineering「炼丹术」学习愉快！
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