大家好我是二狗。ChatGPT变懒这件事又有了最新解释了。这两天，推特用户DylanPatel发文表示：你想知道为什么ChatGPT和6个月前相比会如此糟糕吗？那是因为ChatGPT系统Prompt是竟然包含1700tokens，看看这个prompt里面有多少垃圾，这是导致ChatGPT变懒的部分原因。DylanPatel通过下面的prompt输入把ChatGPT4版本的系统Prompt给“骗了出来”：有用户对ChatGPT的系统prompt表示怀疑：于是DylanPatel把完整视频放了出来：详细的系统Prompt可以从下面的地址中查看：https://pastebin.com/vnxJ7k
ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇七）1.1零样本、单样本和多样本ChatGPT拥有令人惊叹的功能和能力，允许用户自由向其提问，无须提供任何具体的示例样本，就可以获得精准的回答。这种特性被称为零样本（zeroshot）prompt。然而，如果你希望获得更具针对性的回答，可以选择向ChatGPT提供一个或者多个示例样本加以引导。根据提供示例样本的书了，可以分为单样本（oneshot）prompt和多样本(multipleshot)prompt。1.1.1零样本在零样本模式下，即在没有任何示例样本的前提下，直接让ChatGPT回答问题。示例如下。输入prompt:ChatGP
前言如果说Al大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)是宝藏我,那么Prompt提示词就是打开宝藏的钥匙。最新一代的Al大语言模型具备出色的创作能力,能够生成富有人类感情、严谨逻辑、多场景应用的内容,而如何获得高质量的回答,正确学习使用Prompt提示词是关键。💥Prompt提示词的发展带来新的就业机会:随着Prompt技术的不断发展,AlPrompt工程师将在各个行业找到新的就业机会。岗位职责将包括设计、开发和优化Prompt、应用落地以满足不同场景需求,Prompt提示词更像是未来人人都要学会的一门互联网语言。一、文心一言创作者服务1、创作者服务平台网址：http://p
我已经从官方网站下载了MinGW并将其安装在我的Windows8.1机器上。运行g++--version给我g++.exe(GCC)4.8.1。我正在尝试在MinGW编译器中编译现有的代码库，但它因以下错误而失败:error:'mutex'innamespace'std'doesnotnameatypeprivate:std::mutexm_Mutex;^error:'condition_variable'innamespace's还有更多与锁定和线程相关的错误。!我能够在Cygwin-64中编译相同的代码库，没有任何问题。我需要在MinGW中成功构建和编译，以便创建一些与MSVS兼容
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
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
