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
我们都知道Hexo小白最常用到的两条操作为:hexog#生成页面hexod#部署发布但在笔者熟悉和摸索这个博客框架时，因为频繁使用这两条操作而遇到了各种报错，但大体上为以下几类情况：Connectionwasreset报错信息大致如下👇fatal:unabletoaccess‘https://github.com/xxxx.github.io.git/’:Recvfailure:Connectionwasreset解决办法依次将如下两条语句复制到git中后，点击回车。gitconfig--global--unsethttp.proxygitconfig--global--unsethttps.
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
前言 对于我们日常开发中，我们常用的方法可能是gitreset--hard，来强行回退commit所提交的信息，这是不友好的，也许我们希望对误操作提交的commit不进行删除而是重新修改并进行提交，这个时候就需要–soft操作了，下文将介绍hard模式与soft模式的差异~gitreset中的hard与soft 对于gitreset我们在日常主要是使用其两种模式，分别为hard与soft模式，对于gitreset--hard的作用是代码强制回溯到某节点，对于当前节点->回溯节点中间已commit的内容就会全部消失，而gitreset--soft模式下与hard模式会有所不同，他会保存当前节点-
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
gitrebase、gitrevert和gitreset是Git中用于处理提交历史的三个不同的命令，它们各自有着不同的原理和用途。1.gitrebase：原理：gitrebase用于将一个分支的提交应用于另一个分支。它会将当前分支的提交逐个地移动到目标分支的最后，使得提交历史更为线性。使用场景：主要用于清理、整理提交历史、合并提交，以及将本地分支同步到远程分支时使用。注意事项：由于会改变提交历史，因此在对已推送到远程仓库的分支进行rebase操作时需要格外小心，以免引发冲突。考虑有两个分支：source_branch和target_branch。我们想要将source_branch上的提交应用
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
