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
从字面上看，任何文本都可以用作提示——发送一些文本并取回一些文本。然而，尽管了解GPT-3对随机字符串的处理方式很有趣，但真正的力量来自于理解如何编写有效的提示。promptsPrompt是让GPT-3做你想做的事情的方式。这就像编程，但使用简单的英语。所以，你必须知道你想要完成什么，而不是编写代码，你使用文字和纯文本。当您编写提示时，要记住的主要事情是GPT-3试图找出接下来应该出现的文本，因此包括说明和示例等内容提供了帮助模型找出最佳可能完成的上下文.此外，质量也很重要——例如，拼写、不清楚的文本和提供的示例数量都会影响完成的质量。另一个关键考虑因素是提示大小。虽然提示可以是任何文本，但提
从字面上看，任何文本都可以用作提示——发送一些文本并取回一些文本。然而，尽管了解GPT-3对随机字符串的处理方式很有趣，但真正的力量来自于理解如何编写有效的提示。promptsPrompt是让GPT-3做你想做的事情的方式。这就像编程，但使用简单的英语。所以，你必须知道你想要完成什么，而不是编写代码，你使用文字和纯文本。当您编写提示时，要记住的主要事情是GPT-3试图找出接下来应该出现的文本，因此包括说明和示例等内容提供了帮助模型找出最佳可能完成的上下文.此外，质量也很重要——例如，拼写、不清楚的文本和提供的示例数量都会影响完成的质量。另一个关键考虑因素是提示大小。虽然提示可以是任何文本，但提
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
提示学习prompt为什么要用提示学习？下游任务的目标与预训练的目标差距过大导致提升效果不明显，微调过程中依赖大量的监督语料降低语义差异：预训练任务主要以（MLM）为主，而下游任务则重新引入新的训练参数，因此两个阶段的目标通常有较大差异；避免过拟合：由于再Fine-tuning阶段需要新引入额外的参数以适配相应的任务需要，因此在样本数量有限的情况容易发生过拟合，降低了模型的泛化能力。提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录**提示学习prompt**一、Prompt工作原理二、提示学习的组成部分三、提示学习的设计1.人工设计模板2.自动学习模板四、为什么引入pr
