gptcompletion=openai.ChatCompletion.create(#model="gpt-3.5-turbo",model='gpt-4',messages=[{"role":"system","content":'''Youareahelpfulassistant...'''},{"role":"user","content":f'''Theinputquestionis:{question}Forexample,youranswershouldbelikethis:...'''}])print(completion.choices[0].message["content
0.前言 写于来XXXX公司实习的最后一个月，预祝自己实习顺利结束~Paperaddress:Labelpromptformulti-labeltextclassification|AppliedIntelligence(AppliedIntelligence2023)摘要 在多标签分类任务中，在复杂且未知的标签空间中直接对标签之间的相关性进行建模是相当具有挑战性的。所以文章提出了一个标签提示多标签文本分类模型（LP-MTC）。具体来说，文章作者设计了一组用于多标签文本分类的模板，将标签集成到预先训练的语言模型的输入中，并通过掩蔽语言模型（MLM）进行联合优化。通过这种方式
随着GPT和Prompt工程的大火，随之而来的是隐私问题和安全问题。尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式。本文就来看看Prompt防攻击、防泄漏的手段，以及Prompt逆向工程可以做什么，怎么做。1.Prompt攻击是什么Prompt攻击最火的莫过于之前的“奶奶漏洞”，让GPT扮演奶奶，可以套出一些需要花钱的正版软件的密钥。其实本质上是“用套路把AI绕懵”。下面再展示几个套路AI的案例：攻击案例一：套取提示词（1）破解小
文章目录1.OCR算法流程1.1传统OCR方法1.2深度学习OCR方法1.2.1two-stage方法：文字检测+识别1.2.2端到端方法2.文本检测算法3.文本识别算法3.1基于分割的单字符识别方法3.2基于序列标注的文本行识别方法1.OCR算法流程OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指提取图像中的文字信息。1.1传统OCR方法传统OCR方法一般包含预处理、版面处理、字符切分、字符识别、后处理等五个步骤：传统ORC方法的缺点有：预处理和版面分析都是基于传统图像处理方法以及人工定义的规则，通常是基于固定场景开发的，无法迁移到其它场景中，应用范围有限。
深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中植入隐藏的访问通道。这种方法让攻击者能够在未被发现的情况下进入系统，绕过常规的安全控制，潜伏在其中，进行潜在破坏或数据窃取。在这篇博客文章中，我们将深入探讨后门攻击的本质、影响以及防范方法，帮助您了解
当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。同时，诗中还要包含提供的3个词。对于这么高难度的创作题，LLM在收到指令后，并不一定能够按要求做出这首诗。正所谓，人各有所长，LLM也是如此，仅凭单一模型有时是无法完成一项任务的。那该如何解？最近，来自斯坦福和OpenAI的两位研究员，设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示（meta-prompting）。「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.12954通过使用高层「元提示」指令，让大模型把复杂任务拆成子任务，然后再将这
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了LLM提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。最近，Llama系列开源模型的提出者Meta也针对Llama2发布了一份交互式提示工程指南，涵盖了Llama2的快速工程和最佳实践。以下是这份指南的核心内容。Llama模型2023年，Meta推出了Llama、Llama2模型。较小的模型部署和运行成本较低，而更大的模型能力更强。Llama2系列模型参数规模如下：CodeLlama是一个以代码为中心的LLM，建立在Llama2的基础上，也有各种参数规模和微调变体：部署LLMLL
我已经像这样设置了一个UISearchBarController:self.searchController=[[UISearchControlleralloc]initWithSearchResultsController:nil];self.searchController.searchBar.delegate=self;self.searchController.dimsBackgroundDuringPresentation=NO;self.searchController.searchBar.prompt=@"SearchingTransactionsSinceNov1120
一、AI绘画工具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，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。已支持GPT语音对话、GPT-4-Turbo模型、DALL-E3文生图、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片，ChatFile文档对话总结、Midjourney绘画动态全功能。Midjourney绘画效果：新增支持MJ最新V6绘画模型（V6模型：能够处理更长的提示词，人物效果更加真
论文：ASurveyofTextWatermarkingintheEraofLargeLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.07913大模型时代：文本水印新纪元文本水印是一种信息隐藏技术，起源可以追溯到上个世纪90年代。它通过将机密信息（水印）嵌入文本中，实现了在共享水印规则的个体之间进行安全、隐式的消息传递。随着大语言模型（LLMs）的崛起，文本水印技术焕发新生，涌现出多种可能：将现有文本水印算法应用于LLMs？将LLMs运用于文本水印算法设计？将水印直接植入LLMs?特别是随着ChatGPT的出现，文本水印技术更是被推向研究热潮。本综述
