提示工程简介及示例前言Introduction导言提示工程简介什么是提示工程大语言模型设置基础提示词提示词格式提示词要素设计提示的通用技巧从简单开始指令具体性避免不精确做还是不做？提示词示例文本概括信息提取问答文本分类对话代码生成推理说明参考资料其它资料下载前言近期，MetaAI前工程师推出的最强辅助——提示工程师指南在Github上引起了极大的反响。这份全面指南详细列出了提示工程师所需的所有资料，使得他们在开发过程中拥有更多的技巧。这份指南提供的信息十分丰富，覆盖了从提示技巧使用到提示应用等各个方面，甚至还提供了各种相关论文、工具和库，在短短的时间内就积累了上万颗星标，成为了Github上备
作者|王瑞平审校|云昭51CTO读者成长计划社群招募，咨询小助手（微信号：TTalkxiaozhuli）最近出现的人工智能产品五花八门、功能各异，从文本输出到绘画、视频、音频。这些人工智能工具将艺术创作变得形象生动，展现出用AI描绘的另一个世界。绘画作为一种熟悉而有趣的表达方式，能够将生活变得色彩斑斓。在创作绘画的同时，我们同样希望将讨人喜欢的静态角色变成动画，使其能够在书页上“走动”，甚至还有书籍和电视剧讲述了这种幻想。不幸的是，实现这样的效果相当困难！通过创建图形产生运动错觉(如，翻页书)呈现出的效果往往很乏味，新用户使用现有的动画工具又很困难。因此，许多绘画角色仍在纸面上保持静态。前不久
我在OSX、Windows和Ubuntu下使用IntelliJIDEA14几个月，发现键盘映射MacOSX10.5+更适合我，并希望在所有平台下保持相同的体验。OSX有五个修饰键:Shift、CapsLock、Control、Option和Command，而Windows/Ubuntu只有四个:Shift、CapsLock、Control和Alt。如果我想在Windows/Ubuntu下使用MacOSX10.5keymap，那么我需要将一个键映射到Command键，它起着很大的作用。在Ubuntu下，我使用xmodmap将Windows键重新映射到Meta键，但我找不到如何在Windo
在下一种情况下哪种方法更好:我需要获取一些按分数排序的元素，我可以使用这两种方法:1.zrangemyZset15WITHSCORES2.zrangebyscoremyZset-inf+infWITHSCORES41在redis文档中，这两种方法都有时间复杂度:O(log(N)+M)那么，在我的案例中执行时间有什么不同吗 最佳答案 在zset中的60k个元素上进行10k次迭代的时间:zrangemyZset15WITHSCORES:0.70670008659363zrangebyscoremyZset-inf+infWITHSCOR
故事的主人公，是华人软件工程师EricYu。2016年，经过谷歌、Meta、Palantir的一些面试后，Yu收到了Facebook软件工程师的录用offer。当时他正在回家的航班上，那一刻，成功的喜悦让他感觉自己到达了顶峰。几天后，谷歌的Offer也来了。Yu在学生时代非常努力，两个Offer是最好的回报。随后，他开始在Facebook和谷歌之间左右为难。在那时，Facebook更像一家初创公司，而谷歌更像一家企业。Yu也非常喜欢Facebook的校园，所以他选择了Facebook。入职后的头一年半，Yu的体验很好。作为一名刚毕业的大学生，他每天都对自己的工作充满期待和兴奋。然而两年半后，他
当直接与MongoDB的api交互时，您可以进行全文搜索并按结果的分数排序，如下所示:db.someCollection.find({$text:{$search:"somesearchphrase"}},{score:{"$meta":"textScore"}).sort({score:{$meta:"textScore"}})如何将其转化为环回过滤器？我试过了，失败了:{"where":{"$text":{"search":"somesearchphrase"}},"fields":{"score":{"$meta":"textScore"}},"orderby":"scoreAS
个人学习所用，有不足或错误之处欢迎指正和补充！目录前言：一、WEB-INF目录与META-INF目录1.Web应用程序的目录结构2.WEB-INF简介3.WEB-INF的作用4.静态资源的访问二、Tomcat部署本地工件 1.war和warexploded的区别2.warexploded与WEB-INF结构的坑前言：在学习servlet相关知识时，需要用到tomcat做容器，而在部署本地工件时可能会遇到一些问题；而所有这一部分内容都属于web应用程序，学习过程中应该了解清楚它的结构以及基本工作原理等。一、WEB-INF目录与META-INF目录1.Web应用程序的目录结构2.WEB-INF简介
直接在MongoDB上运行以下文本搜索不会产生任何问题:db.getCollection('schools').find({$text:{$search:'somequerystring',$caseSensitive:false,$diacriticSensitive:true}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})然而，当尝试使用nativeNodeJSdriver运行相同的查询时:functiongetSchools(filter){returnnewPromise(function(res
在一项最新的研究中，来自UW和Meta的研究者提出了一种新的解码算法，将AlphaGo采用的蒙特卡洛树搜索算法（Monte-CarloTreeSearch,MCTS）应用到经过近端策略优化（ProximalPolicyOptimization,PPO）训练的RLHF语言模型上，大幅提高了模型生成文本的质量。PPO-MCTS算法通过探索与评估若干条候选序列，搜索到更优的解码策略。通过PPO-MCTS生成的文本能更好满足任务要求。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.15028.pdf面向大众用户发布的LLM，如GPT-4/Claude/LLaMA-2-chat，通常使用
据彭博社当地时间周三报道，美国多名作家近日向纽约联邦法院提起诉讼，指控Meta、微软等科技巨头未经许可使用他们的作品来训练AI模型。这一作家团体周二提交了拟议集体版权诉讼，文件称Meta和微软采用了具有争议的“Books3”数据集来训练他们的大模型，告诉大模型如何回应人类的提示和指令。IT之家注：作家团体声称，“Books3”数据集包含了成千上万本盗版书。与此同时，AI研究机构EleutherAI也收到了指控，是因为该公司涉嫌向科技企业提供用于训练大模型的数据集，其中就包括了“Books3”。报道称，“Books3”包含了从“影子图书馆”内获取的成千上万本书的文本内容，这一作家团体声称这些内容
