很久之前，我们介绍到，prompt是影响下游任务的关键所在，当我们在应用chatgpt进行nlp任务落地时，如何选择合适的prompt，对于SFT以及推理环节尤为重要。不过，硬想不是办法，我们可以充分参考开源的一些已有工作，幸运的是，这类工作已然存在。因此，本文主要介绍longbench、LooGLE、pclue以及firefly自然语言处理任务prompt以及PromptSource英文常用评测任务prompt生成工具包。一、其他一些关于NLP任务的代表prompt最近我们在看长文本说的一些评估数据集，而对于评估来说，如何针对不同的任务，设定相应的prompt，最为重要。下面介绍longbe
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：TingfengCao,ChengyuWang,BingyanLiu,ZihengWu,JinhuiZhu,JunHuang.BeautifulPrompt:TowardsAutomaticPromptEngine
注：本文示例默认“文心大模型3.5”演示，表示为>或w>（wenxin)，有时为了对比也用百川2.0展示b>（baichuan)有时候为了模拟错误输出，会用到m>（mock)表示（因为用的大模型都会给出正确答案）有时候直接贴网络来源的示例，不重跑大模型，就用o>（original)表示本文持续更新中…一、提示工程介绍1.1提示词使用提示词(prompt)来指导AI执行任务的过程称为提示（prompting）。提示词(prompt)是与大模型进行交互的输入，可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。1.2提示词要素有的人把prompt分为角色（Role）、指令/任务（Instructi
一、Midjourney绘画工具SparkAi【无需魔法使用】：sparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：TingfengCao,ChengyuWang,BingyanLiu,ZihengWu,JinhuiZhu,JunHuang.BeautifulPrompt:TowardsAutomaticPromptEngine
文章目录SocialEngineering狂飙两个人的夜晚旅程的开始bridgereal-social-engineeringimage.pngTheotherBridgeFerris_WheelmischardmiscblueTHMaster三体easy_word五年Misc，三年模拟firstspamofrabbityeareasy_bmpeasy_rgbbaby_musiceasy_musiceasy_rgbmisc?ioteasypicbaby_bitlockerWEBhard_phpeasy_pmsbabyphpeasy_pmseasy_cmsxiaopiSocialEngineer
随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。很多人将prompt视为LLM的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好prompt，已经成为LLM研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的OpenAI，近日官方发布了一份提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让GPT-4等LLM输出更好的结果。OpenAI表示这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。指南地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering六个策略，获得更好的结果策略一：写清楚指
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
本文来自DataLearnerAI官方网站：通用基座大模型是否可以超越领域专有大模型？微软最新论文证明这是可以的！微软最新动态Prompt技术——MedPrompt详解|数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051701842078748在GPT-4这种超大基座模型发布之后，一个非常活跃的方向是专有模型的发展。即一个普遍的观点认为，基座大模型虽然有很好的通用基础知识，但是对于专有的领域如医学、金融领域等，缺少专门的语料训练，因此可能表现并不那么好。如果我们使用专有数据训练一个领域大模型可能是一种非常好的思路，也是一种非常
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