ChatGPT的回答总是不令人满意，那可能是你对AI下错了指令/提示词（Prompt），想要ChatGPT更懂你，回答更精准，就要给它下对指令。 在国外有大佬们已经整理出一些标准的问话模板，直接拿来使用后，效果极佳！把已经过验证的优质问法可以直接拿来用，希望可以帮到你更好地入手chatGPT！总结来说，有个通用公式：优质的问法=who+what+how+begin（1）who：我需要你成为XXX；（2）what：你要做什么；（3）how：有哪些注意事项；（4）howbegin：现在第一步是什么。 下面分享上百个ChatGPT中文调教指令/角色预设。提问之前先在本页找找相关指令，Ctrl+F 可
一分钟搞懂微调fine-tuning和prompt区别与联系区别联系优缺点微调的优点微调的缺点prompt的优点prompt的缺点在CV领域Reference大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近，只是实现的方式不一样。Fine-tuning中：是预训练语言模型“迁就“各种下游任务；Prompting中，是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系微调（fine-tuning）和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语，它们都是指训练和生成语言模型的过程中使用的技术。区别微调是指在已有的预训练语言模型基础上，通过少量的数据来对模型进行进一步的训练，使得模型能够更好地适应新的任
什么是大语言模型（LLM）？大语言模型(LLM)是一种基于Transformer的深度学习模型，可以处理大量的自然语言文本，并从中学习知识和语言规律，从而提高对自然语言的理解和生成能力。LLM可以用于各种自然语言处理(NLP)任务，如文本生成、阅读理解、常识推理等，这些任务在传统的方法下很难实现。LLM还可以帮助开发人员构建更强大和更智能的应用程序，如聊天机器人、智能搜索引擎等。随着ChatGPT的火爆，LLM得到了很多关注。LLM的规模和性能在近年来不断提高，但也面临着训练和部署的挑战。本文将介绍OpenAI中的一些基本概念和Prmpt的最佳实践，以及如何使用OpenAI来帮助开发人员构建更
chatGPT插件脚本中文Prompt训练对话框ChatGPT智能Prompts可以为你带来更好的使用体验助你训练好用的ChatGPT：添加快捷指令（prompts）新增：论文专家角色、支持自动发送、固定智能助手…还有更多需求可以到仓库Issues里发起！仓库地址：https://github.com/winchesHe/chatGPT-prompt-scripts安装步骤一、将src/index.js的内容复制到油猴或脚本猫中二、在油猴中安装该脚本点击跳转安装脚本功能可以在chatGPT对话框中出现Prompt的按钮，支持一键导入对应的角色训练词帮助你更好的训练chatGPT，回复你的问题可
前言如果你对这篇文章感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。文章写作修正【论文修正】Proofreadthis,lightlyimprovingclarityandflowinanacademicstyle:[YourText]【论文修正+翻译】TranslatethistoEnglishandproofreadthis,lightlyimprovingclarityandflowinanacademicstyle:[YourText]润色【改写】Paraphrasethefollowingtext:[YourText]【润色】Plea
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推特上一位高手，总结了节省数百小时无聊工作的10个prompt1.Summarizelongdocumentsandarticles: Prompt:"Summarizethetextbelowandgivemealistofbulletpointswithkeyinsightsandthemostimportantfacts."[inserttext]总结长篇文件和文章：提示："请总结下面的文本，并给我列出一份关键洞察和最 重要事实的要点清单。"[插入文本]2.Brainstormnewideas: Prompt:"Brainstormandgivemealistof20newideasfo
许多时候，在用Git的时候有可能gitcommit提交代码后，发现这一次commit的内容是有错误的，那么可以用gitreset进行操作撤回，且无新增commit_id工作模式gitreset有三种工作模式，即--soft、–mixed(默认方式)和--hard。gitreset--soft：仅仅移动当前Head指针，不会改变工作区和暂存区的内容，如下图所示：只有HEAD指针被修改了gitreset--mixed：是gitreset的默认参数，移动HEAD指针，改变暂存区内容，但不会改变工作区，如下图所示：HEAD指针和暂存区的内容均被修改gitreset--hard：当前HEAD指针、工作区
近期，华为联和港中文发表论文《Progressive-HintPromptingImprovesReasoninginLargeLanguageModels》，提出Progressive-HintPrompting(PHP)，用来模拟人类做题过程。在PHP框架下，LargeLanguageModel(LLM)能够利用前几次生成的推理答案作为之后推理的提示，逐步靠近最终的正确答案。要使用PHP，只需要满足两个要求:1)问题能够和推理答案进行合并，形成新的问题；2)模型可以处理这个新的问题，给出新的推理答案。结果表明，GP-T-4+PHP在多个数据集上取得了SOTA结果，包括SVAMP(91.9%
1、Improveyourdecision-makingPrompt:"IamtryingtodecideifIshould[insertdecision].GivemealistofprosandconsthatwillhelpmedecidewhyIshouldorshouldn'tmakethisdecision."“我正在尝试决定我是否应该[插入决定]。给我一份利弊清单，这将帮助我决定为什么我应该或不应该做出这个决定。”2、Learnfromthebest:Prompt:"Analyzethetopperformersin[insertyourfieldofwork].Givemeal
