在人工智能的领域中，自然语言处理技术逐渐成为了人们研究的热点之一。而在自然语言处理技术中，Prompt工程师是一个非常重要的职业，他们负责编写AI模型所需要的数据，即Prompt。Prompt是指你输入给AI模型的指令或问题，AI依据这些指令或问题进行学习和生成结果。如何编写优秀的Prompt，是Prompt工程师需要解决的一项核心问题。在了解到PromptEngineering的重要性之后，我也开始了初步的学习。今天的笔记主要是针对于一个youtube视频的学习笔记，视频链接贴在最后。想提的一点是，我并没有把所有的内容记下来。首先是对于AI，NLP之类的术语，在我知道的情况下，我就没有记录了
在人工智能的领域中，自然语言处理技术逐渐成为了人们研究的热点之一。而在自然语言处理技术中，Prompt工程师是一个非常重要的职业，他们负责编写AI模型所需要的数据，即Prompt。Prompt是指你输入给AI模型的指令或问题，AI依据这些指令或问题进行学习和生成结果。如何编写优秀的Prompt，是Prompt工程师需要解决的一项核心问题。在了解到PromptEngineering的重要性之后，我也开始了初步的学习。今天的笔记主要是针对于一个youtube视频的学习笔记，视频链接贴在最后。想提的一点是，我并没有把所有的内容记下来。首先是对于AI，NLP之类的术语，在我知道的情况下，我就没有记录了
虚拟环境中，在配置coco数据集的API时出现以下错误(py37)C:\Users\HASEE>pipinstallgit+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPICollectinggit+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI Cloninghttps://github.com/philferriere/cocoapi.gittoc:\users\hasee\appdata\local\temp\pip-r
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提示学习prompt为什么要用提示学习？下游任务的目标与预训练的目标差距过大导致提升效果不明显，微调过程中依赖大量的监督语料降低语义差异：预训练任务主要以（MLM）为主，而下游任务则重新引入新的训练参数，因此两个阶段的目标通常有较大差异；避免过拟合：由于再Fine-tuning阶段需要新引入额外的参数以适配相应的任务需要，因此在样本数量有限的情况容易发生过拟合，降低了模型的泛化能力。提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录**提示学习prompt**一、Prompt工作原理二、提示学习的组成部分三、提示学习的设计1.人工设计模板2.自动学习模板四、为什么引入pr
提示学习prompt为什么要用提示学习？下游任务的目标与预训练的目标差距过大导致提升效果不明显，微调过程中依赖大量的监督语料降低语义差异：预训练任务主要以（MLM）为主，而下游任务则重新引入新的训练参数，因此两个阶段的目标通常有较大差异；避免过拟合：由于再Fine-tuning阶段需要新引入额外的参数以适配相应的任务需要，因此在样本数量有限的情况容易发生过拟合，降低了模型的泛化能力。提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录**提示学习prompt**一、Prompt工作原理二、提示学习的组成部分三、提示学习的设计1.人工设计模板2.自动学习模板四、为什么引入pr
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈（封面图由ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）从GPT到GPT-3：自然语言处理领域的prompt方法自然语言处理（NLP）是一项正在快速发展的技术，旨在使计算机能够更好地理解人类的自然语言。Prompt方法是一种新兴的NLP技术，其在许多自然语言处理任务中显示出了出色的性能。本文将介绍Prompt方法的原理、优势、劣势以及相关代码和案例，并探讨该技术在未来的发展前景。1.简介Prompt方法是一种基于
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.13217代码链接:https://github.com/MaHuanAAA/g_fair_searching研究介绍大型语言模型在上下文学习中表现出了惊人的能力，这些模型可以通过几个输入输出示例构建的上下文进行学习，无需微调优化直接应用于许多下游任务。然而，先前的研究表明，由于训练样本(trainingexamples)、示例顺序(exampleorder)和提示格式(promptformats)的变化，上下文学习可能会表现出高度的不稳定性。因此，构建适当的prompt对于提高上下文学习的表现至关重要。以前的研究通常从两个方向研
论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.13217代码链接:https://github.com/MaHuanAAA/g_fair_searching研究介绍大型语言模型在上下文学习中表现出了惊人的能力，这些模型可以通过几个输入输出示例构建的上下文进行学习，无需微调优化直接应用于许多下游任务。然而，先前的研究表明，由于训练样本(trainingexamples)、示例顺序(exampleorder)和提示格式(promptformats)的变化，上下文学习可能会表现出高度的不稳定性。因此，构建适当的prompt对于提高上下文学习的表现至关重要。以前的研究通常从两个方向研
