上一章我们介绍了不同的指令微调方案,这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本！这样每个人都可以构建自己的专属指令集,哈哈当然我也在造数据集进行时~介绍两种方案SELFInstruct和AutomaticPromptEngineer，前者是基于多样的种子指令，利用大模型的上下文和指令理解能力，以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本，后者是prompt逆向工程，基于输入和输出，使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令。于是我把这两个方法强行组了CP，用APE把原始任务转化成种子指令，再用SELF去扩充，在医学和金融NLP任务上进行了尝试。也在huggingface上用g
1.创建虚拟环境condacreate--nameyourEnvpython=3.6--name：也可以缩写为【-n】yourEnv：是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/环境名目录python=3.6：是python的版本号。也可以指定为其他版本，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本2.其他命令condainfo--envs#查看已有的环境输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist#看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn#安装numpysklearn包condaenvre
1.创建虚拟环境condacreate--nameyourEnvpython=3.6--name：也可以缩写为【-n】yourEnv：是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/环境名目录python=3.6：是python的版本号。也可以指定为其他版本，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本2.其他命令condainfo--envs#查看已有的环境输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist#看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn#安装numpysklearn包condaenvre
1.创建虚拟环境按下开始建，点击如图图标，打开Anaconda终端AnacondaPrompt2 查看当前有哪些虚拟环境，执行>>condaenvlist。可以看到新安装的Anaconda只有一个base环境，base是一个大环境，类似于一个很大的房子，但是没有房间，当我们每创建一个环境就相当于在这个房子里面建一个房间，房间是隔绝互不干扰的，在房间里可以安装我们所需要的包，管理方便，如图所示。创建新的空的虚拟环境：condacreate-n环境名字（英文）python=x.x（python版本），如图是我创建的名字为tensorflow，python版本为3.6的环境。(创建新环境并安装所需要
1.创建虚拟环境按下开始建，点击如图图标，打开Anaconda终端AnacondaPrompt2 查看当前有哪些虚拟环境，执行>>condaenvlist。可以看到新安装的Anaconda只有一个base环境，base是一个大环境，类似于一个很大的房子，但是没有房间，当我们每创建一个环境就相当于在这个房子里面建一个房间，房间是隔绝互不干扰的，在房间里可以安装我们所需要的包，管理方便，如图所示。创建新的空的虚拟环境：condacreate-n环境名字（英文）python=x.x（python版本），如图是我创建的名字为tensorflow，python版本为3.6的环境。(创建新环境并安装所需要
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
Prompt即代码是一种基于多种输入模态的编程范式，它通过结合文本、图像、语音等多种输入方式来提供更丰富的上下文信息，帮助程序员更好地表达自己的意图，并生成相应的代码实现。Prompt即代码将prompt作为代码的一部分，以及作为标准接口来定义生成的代码，同时提供注释和文档信息以支持可读性和可维护性。通过使用prompt即代码，程序员可以提高编码效率，同时生成更准确、更可靠的代码实现。在前两篇AI编程文章《渐近式AI编程模式：UnitMesh架构的设计思路与探索》与《未来可期的AI编程：到底是程序员的终极解放还是失业的开始？》里，我们已经阐述了几年后、未来的AI编程带来的影响。而在不考虑采用诸
Prompt即代码是一种基于多种输入模态的编程范式，它通过结合文本、图像、语音等多种输入方式来提供更丰富的上下文信息，帮助程序员更好地表达自己的意图，并生成相应的代码实现。Prompt即代码将prompt作为代码的一部分，以及作为标准接口来定义生成的代码，同时提供注释和文档信息以支持可读性和可维护性。通过使用prompt即代码，程序员可以提高编码效率，同时生成更准确、更可靠的代码实现。在前两篇AI编程文章《渐近式AI编程模式：UnitMesh架构的设计思路与探索》与《未来可期的AI编程：到底是程序员的终极解放还是失业的开始？》里，我们已经阐述了几年后、未来的AI编程带来的影响。而在不考虑采用诸
随着深度学习的发展，在大模型的训练上都是在一些较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k,甚至是ImageNet-21k等。但我们在实际应用中，我们自己的数据集可能比较小，只有几千张照片，这时从头训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越高，过拟合无法避免。 因为适用于ImageNet数据集的复杂模型，在一些小的数据集上可能会过拟合，同时因为数据量有限，最终训练得到的模型的精度也可能达不到实用要求。解决上述问题的方法：收集更多数据集，当然这对于研究成本会大大增加应用迁移学习（transferlear
