提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色，对用户的回答更加专业对口ChatGPT在日常的对话中，表现的非常的完美，当在其他的场景希望使用ChatGPT来解决问题的时候，通常需要给ChatGPT一些提示，或者说暗示，让其进入某种角色，这种情况下，ChatGPT的表现能够更加的游刃有余。ChatGPT可以看做是一个图书馆，包含了海量的知识，当进行对话的时候，在全部图书中检索，返回合适的内容，这个时候返回的内容可能是最优的，也可能是相关但不是最优的。我们假定一个用户是果农，问“今年苹果行情如何？”，这个问题ChatGPT回答水果苹果的行情，或者苹果手机的行情都是没有问题的，但对用户而言是有差异
提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色，对用户的回答更加专业对口ChatGPT在日常的对话中，表现的非常的完美，当在其他的场景希望使用ChatGPT来解决问题的时候，通常需要给ChatGPT一些提示，或者说暗示，让其进入某种角色，这种情况下，ChatGPT的表现能够更加的游刃有余。ChatGPT可以看做是一个图书馆，包含了海量的知识，当进行对话的时候，在全部图书中检索，返回合适的内容，这个时候返回的内容可能是最优的，也可能是相关但不是最优的。我们假定一个用户是果农，问“今年苹果行情如何？”，这个问题ChatGPT回答水果苹果的行情，或者苹果手机的行情都是没有问题的，但对用户而言是有差异
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
导航结论cmdpromptanacondaprompt如何用anacondaprompt运行.py文件第一步：打开anacondaprompt第二步：在conda环境中打开.py文件结论直接上结论：anacondaprompt完全可以理解为anaconda版的cmd命令提示窗。即：你是如何通过cmd指挥（查找、打开、删除等等）你的Windows系统的，你就通过同样的思维用anacondaprompt来指挥anaconda，也就是命令提示窗版的anacondanavigator。至于如何指挥，你就需要在anacondaprompt用到conda指令集（链接：http://t.csdn.cn/7M
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最近去参会，看到了大量关于Prompt相关的论文，或者说跟NLPNLU相关的新论文或多或少都使用到了Promptlearning的一些思想或者设置。由于本人主业不是是做NLP的，所以对NLP顶会的这一现象觉得很有意思，趁闲暇学习了一下Promptlearning。网上讲解的帖子很多，我整理了一些帖子的核心内容，也写一下我自己在学习过程中的感悟。-----手动分割----1.大型语言模型的进化史这里引入刘鹏飞大佬的的观点，他在论文中提到，语言模型在Deeplearning时代，大致经历了四个阶段：完全监督的机器学习：通过构建特征工程，直接解决下游任务。完全监督深度神经网络：通过构建ML模型，训练
最近去参会，看到了大量关于Prompt相关的论文，或者说跟NLPNLU相关的新论文或多或少都使用到了Promptlearning的一些思想或者设置。由于本人主业不是是做NLP的，所以对NLP顶会的这一现象觉得很有意思，趁闲暇学习了一下Promptlearning。网上讲解的帖子很多，我整理了一些帖子的核心内容，也写一下我自己在学习过程中的感悟。-----手动分割----1.大型语言模型的进化史这里引入刘鹏飞大佬的的观点，他在论文中提到，语言模型在Deeplearning时代，大致经历了四个阶段：完全监督的机器学习：通过构建特征工程，直接解决下游任务。完全监督深度神经网络：通过构建ML模型，训练
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
