NLP实践——Llama-2多轮对话prompt构建1.问题提出2.prompt的正确形式3.效果测试4.结尾1.问题提出最近，META开源了Llama-2模型，受到了广泛的关注和好评，然而，在官方给的使用说明中，并没有对使用方法进行特别细节的介绍，尤其是对于对话任务，这就给我们在使用时带来了很多困扰。以ChatGLM为例，在执行多轮对话时，需要将历史信息拼接到输入中，以供模型在生成时计算历史token与当前query之间的交互（self-attn）：#ChatGLM中对话prompt的产生： prompt="" fori,(old_query,response)inenumerate(his

论文相关论文标题：Labelpromptformulti-labeltextclassification（基于提示学习的多标签文本分类）发表时间：2023领域：多标签文本分类发表期刊：AppliedIntelligence（SCI二区）相关代码：无数据集：无摘要多标签文本分类由于其实际应用而受到学者的广泛关注。多标签文本分类的关键挑战之一是如何提取和利用标签之间的相关性。然而，在一个复杂和未知的标签空间中，直接建模标签之间的相关性是相当具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种标签提示多标签文本分类模型（LP-MTC），该模型受到预先训练语言模型的启发。具体来说，我们设计了一套多标签文本分类的模板

再好的prompt，不如有个简单的prompt工具。本文推荐一个日本人写的prompt插件，我进行了汉化，并补充了3000多个提示词。只需要鼠标点点就可以了！！！引子：今天去看了看StableDiffusion插件版本情况，结果发现日本大爷的提示词插件又双叒TMD更新了，只好重新汉化一遍......关键是这个大爷更新了五六次几乎没有任何变化，只是图标、位置轻微修饰，真的是代码仙人。PS，作者可能不是大爷而是个小盆友。对于绝大多数刚入门的AI绘画小白来说，熟练的掌握提示词（prompt）是一件非常难的事。不能使用合适的提示词，就无法画出想要的效果。在练习AI绘画的过程中，我不断的摸索，甚至收集了

👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖B站UP主使用AI修复郭德纲远古相声，10天播放近70万B站UP主@野老相声-风景-4K修复使用了AI换脸技术，对郭德纲、于谦的远古相声进行了修复，将超级模糊的面部进行了重制，又结合电视台版本的4K修复，以及整段的音频修复，逐秒进行视频的重新剪辑。目前播放将近70万了！⋙B站视频🤖腾讯云披露行业大模型进展，并公布MaaS能力全景图6月19日，腾讯云在京举办技术峰会，基于企业痛点和需求，依托腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。腾讯集团高级执行副总裁、云与

现如今已有大量提供深度学习服务的供应商，在使用这些服务时，用户需要将自己的信息包含在prompt中发送给这些服务商，这会导致隐私泄漏等问题。另一方面，服务商基本不愿意公开自己辛苦训练得到的模型参数。针对这一问题，蚂蚁集团的一个研究团队提出了PUMA框架，可以在不影响模型性能的前提下实现安全的推理。不仅如此，他们也开源了相关代码。论文：https://arxiv.org/abs/2307.12533代码：https://github.com/secretflow/spu/blob/main/examples/python/ml/flax_llama7b/flax_llama7b.py预训练Tra

1、分析并改善定价策略提示:"分析我当前的[插入产品或服务]定价策略。提出改进建议，并帮助我制定新的定价策略，以最大化利润和客户满意度。"AnalyzeandImprovePricingStrategyPrompt:"Analyzemycurrentpricingstrategyfor[insertproductorservice].Suggestimprovementsandhelpmedevelopanewpricingstrategythatmaximizesprofitabilityandcustomersatisfaction."2、产生创新的产品思想提示:"为[插入行业或市场]集思

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131649921sd-webui-prompt-all-in-one是一个基于stable-diffusion-webui的扩展，目的是提高提示词/反向提示词输入框的使用体验，拥有更直观、强大的输入界面功能，提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能，还支持多种语言，以满足不同用户的需求。插件支持多种翻译接口，有些是免费的，有些是需要申请APIKEY的。可以根据自己的需要选择合适的翻译接口，还包括一些自定义主题和其他高级功能

之前分享过一些简单实用的prompt的思维框架，很多小伙伴反映说：一看就会，一写就废，老是记不住呀对于新手来讲，为了得到高质量的答案，每次要从不同的角度，用不同的修饰词来回调整prompt很多次，很浪费时间。有没有什么办法可以解决呢？今天给大家分享一个指令，可以快速的调整和完善自己的prompt首先把这段话复制到对话框中：Actasapromptengineer.Asaseasonedandrenownedpromptengineer,youexcelatcraftinghigh-qualitypromptsthatelicitaccurateandrelevantresponsesfromC

前三章我们分别介绍了思维链的使用，原理和在小模型上的使用。这一章我们正式进入应用层面，聊聊如何把思维链和工具使用结合得到人工智能代理。要回答我们为什么需要AI代理？代理可以解决哪些问题？可以有以下两个视角首先是我们赋能模型，如果说LLM是大脑，那Agent提供了手脚和感官感官：获取真实世界的信息，包括实时信息像天气情况，金融市场，交通状况；包括私有信息例如用户个人数据；包括多模态信息像声音和图像手脚：获得和真实世界交互的能力，例如运行python脚本，调用搜索引擎，预定机票酒店。其次是模型赋能我们，Agent加持的大模型，作为更优的数据和任务中介/代理，赋予了我们和任意数据类型交互的能力，大模

WebShop:TowardsScalableReal-WorldWebInteractionwithGroundedLanguageAgents面向可扩展的基于语言引导的真实世界网络交互链接：https://arxiv.org/abs/2207.01206摘要：现有的用于在交互环境中引导语言的基准测试要么缺乏真实世界的语言元素，要么由于数据收集或反馈信号中涉及大量人类参与而难以扩展。为了弥合这一差距，我们开发了WebShop——一个模拟的电子商务网站环境，拥有118万个真实世界的产品和12,087个众包文本指令。给定一个指定产品要求的文本指令，代理需要导航多种类型的网页并发出各种操作来查找、