Jupyter Notebook学习

交互式教程，专注于提升提示工程技能，教授如何构建有效的提示来引导人工智能的响应，包含多个Jupyter Notebook文件，涵盖从基础结构到复杂提示构建的各个方面

AI交互技术大全，提供了从基础到高级的提示工程（Prompt Engineering）技术的全面教程和实现，旨在帮助用户掌握有效地与大型语言模型交流和应用的艺术

ZenPrompts是一个卓越的工具，旨在提升你的提示工程技能，并策划一个令人印象深刻的提示组合。该平台提供强大的提示编辑器，使你能够创建、完善、测试并轻松分享提示。

这是一个每日更新的简报，涵盖了新兴的AI提示工程艺术，常常以尖刻或简洁的幽默风格呈现，作为创建能够产生出色结果的AI提示的参考指南。

Python编程入门指南，适合初学者或曾尝试编程但遇到困难的人。提供配套的Jupyter notebooks，非常适合自学和教学。

该项目详细介绍了Embedding的基本概念、应用场景和实现方法，适合初学者和高级学习者。项目提供了全面的解释、实用的示例代码、可视化的辅助说明，并且包含可下载的PDF版本和Notebook版本，方便用户进行实践和离线参考。

llm-numbers是一个每个LLM开发人员都应该了解的工具，提供关键的统计数据和指标，帮助开发者深入理解模型性能。它支持多种语言模型的评估，并易于集成到现有的机器学习工作流中。此外，llm-numbers还提供可视化工具，以便展示模型数据，让开发者更直观地分析结果。

Rompt是一个帮助开发者和公司通过对提示进行A/B测试实验来优化其AI驱动产品的平台。用户可以创建不同的提示并进行实验，以确定哪些提示表现最佳。

BertViz是一个用于可视化各种自然语言处理模型（如BERT、GPT2、BART等）中注意力机制的工具，提供交互式界面，用户可以探索和分析模型的注意力分布，支持自定义输入文本以查看对应的注意力模式。

Phoenix是一个notebook-first的Python库，利用嵌入技术发现LLM、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和表格模型中的潜在现象和问题。它支持多种模型的可观察性，提供洞察发现工具，帮助识别和解决模型问题，并集成监控功能以实时跟踪模型性能，同时支持模型的微调和优化。