文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习；2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling（MLM）2.2NextSentencePrediction（NSP）3.测试Fine-tuning
前言：在前面的两篇文章中，我们深入探讨了AI助手中的魔法工具——Prompt（提示）的基本概念以及在AIGC（ArtificialIntelligence-GeneratedContent，人工智能生成内容）时代的应用场景。在本篇中，我们将进一步探索多个领域中Prompt的应用，并通过具体的场景举例来加深理解。最后，我们将对整个主题进行总结。文章目录引言1.写作辅助2.语言翻译3.代码生成4.创意生成5.代码执行器/解析器总结附[已总结的prompt](https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh/blob/main/prompts-
我们知道在使用GPT和LLaMA等大型语言模型时，输入的prompt存在字符数限制，比如ChatGPT目前的输入字符限制是4096个字符。这会限制上下文学习和思维链等技术的发挥空间，毕竟用户只能提供有限的示例数量。近日，NousResearch、EleutherAI和日内瓦大学的一个研究团队提出了一种扩展上下文窗口的方案YaRN，并在实验中取得了优于其它所有方法的效果，而且他们还发布了使用YaRN微调过的LLaMA27B/13B模型，其上下文窗口为64k和128k。 基于Transformer的大型语言模型（LLM）已经展现出执行上下文学习（ICL）的强大能力，并且几乎已经成为许多自然语言处
很多同学都会写爬虫。但如果想把爬虫写得好，那一定要掌握一些逆向技术，对网页的JavaScript和安卓App进行逆向，从而突破签名或者绕过反爬虫限制。最近半年，大语言模型异军突起，越来越多的公司基于GPT3.5、GPT-4或者其他大语言模型实现了各种高级功能。在使用大语言模型时，Prompt写得好不好，决定了最终的产出好不好。甚至因此产生了一门新的学问，叫做PromptEngineer.有些公司经过各种测试，投入大量人力，终于总结了一些神级Prompt。这些Prompt的效果非常好。他们会把这些Prompt当作魔法咒语一样视为珍宝，轻易不肯示人。这个时候，另外一门对抗技术就产生了，我给他取名，
近期AIGC狂潮席卷，“前端走向穷途”“低代码时代终结”的言论甚嚣尘上。事实上GPT不仅不会干掉低代码，反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本文会介绍GPTPromptEngineering的基本原理，以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。接着往下看吧~👉看目录点收藏，随时涨技术1提示工程 1.1提示工程基本概念 1.2如何使用OpenAI/Chatgpt做提示工程测试 1.3role&token 1.4 提示工程技巧-少样本提示（fewshot） 1.5 提示工程技巧-思维链提示（Chain-of-Thought，CoT） 1.6提示工程
一、AI系统如何搭建部署人工智能源码、AI创作系统、ChatGPT系统呢？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场、邀请+代理分销模式、用户每日签到功能、会话记录保存、微信公众号+邮箱+手机号注册登录、后续其他免费版本功能更新。1.2最新版本更新日志版本【V2.6.0】更新功能：优化key池额度耗尽锁定逻辑（
目录0.入门0.1.NLP发展的四个阶段：Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？-知乎Promptlearning系列之promptengineering(二)离散型prompt自动构建Promptlearning系列之训练策略篇-知乎ptuningv2的chatglm垂直领域训练记录_路人与大师的博客-云服务器哪家好Pretrain+Fine-tuning（ModelTuning）：对于不同的任务，都重新fine-tune一个新的模型，且不能共用。但是对于一个预训练的大语言模型来说，这就仿佛好像是对于每个任务都进行了定制化，十分不高效。PromptTuning：对于不同的任务，仅需
sd-webui-prompt-all-in-one是一个基于StableDiffusionWebUI的扩展，旨在提高提示词/反向提示词输入框的使用体验。它拥有更直观、强大的输入界面功能，它提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能，它支持多种语言，满足不同用户的需求，尤其给英文不好但又想玩AI绘画的用户带来极大的便利。一、安装https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one官网提供了详细的安装与使用说明。此处建议使用下列方法安装。比如，在SDWebUI的界面中，选择“扩展”选项卡并点击“可下载”选项卡中的“加载扩展列表”按钮，在“搜索”栏中
Promot知识大模型基本原理给模型输入什么数据，模型就会尝试学习什么内容Prompt十个技巧三大类迭代法1、定基础优先保证任务+生成主体能够生成出我们想要的内容+细节+形式在给出任务+生成主体的情况下，模型生成效果较差，可增加细节词也无济于事2、做强调（需求强调）顺序因为训练时的语料长度并非是固定字数，所以越靠后的描述可能”权重越低“，将对应需求靠前会提升影响强调词描述某点是自己非常看重的内容，增加”非常“、”强调“、”务必“等词汇来强调重要程度语言风格优化个人语言表达，尽可能官方、清晰、有逻辑3、提预设预设大模型的功能以及使用方式，后续更换其他主题词时能够达到事半功倍的效果现在模型基本没有
文章目录什么是GitHubCopilot?GitHubCopilot可以自己编码吗？GitHubCopilot的底层是如何工作的？什么是promptengineering?这是promptengineering的另一个例子使用GitHubCopilot进行promptengineering的最佳实践提供高级上下文，然后提供更详细的说明以下是使用上述技术让p5.js建造房屋的示例：提供具体细节提供例子零样本学习单样本学习少样本学习不提供示例提供示例附加建议迭代你的提示在IDE中保持相关文件打开的选项卡给你的AI助手一个身份使用可预测模式对描述其用途的变量和函数使用一致的、特定的命名约束使用良好的
