论文的prompt
社区干货
BPO:灵活的 Prompt 对齐优化技术
专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。**而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。** 这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还是 Claude,在对齐技术上花费大量的时间与精力。但... 论文:[https://arxiv.org/abs/2311.04155 ](https://arxiv.org/abs/2311.04155 )代码:[https://github.com/thu-coai/BPO](https://github.com/thu-coai/BPO)## 一、方 法**BPO黑盒优化的目标是让模型更...
BPO:灵活的 Prompt 对齐优化技术
于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。 **而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。**这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还... *论文:https://arxiv.org/abs/2311.04155**代码:https://github.com/thu-coai/BPO* **一、方 法**BPO黑盒优化的目标是让模型更好地理解和满足人类的喜好。我们通过调整输入内容,使模型生成的...
【GLM课程】ChatGLM大模型应用构建 & Prompt 工程
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和AI比赛),希望能够启发大家的思维,最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方...
特惠活动
论文的prompt-优选内容
论文的prompt-相关内容
狂飙的大模型-2023年度总结|社区征文
Prompt Engineering- Retrieval Augmented Generation (RAG 检索增强生成)- 微调- 从头开始训练基础模型(FM)由于后面两种成本太高,而且GPU资源稀缺,目前大家都是采用前面两种方法。下面介绍下,今年我在大模型落地方面的两个应用。分别用到了 prompt 提示词工程和 RAG 检索增强生成 技术。### 专利生成服务这个产品主要功能就是,根据论文、交底稿来生成专利五书。这是一个利用大模型端到端开发的应用,软件...
评测数据集格式说明
评测集格式目前支持JSONL,一行一个评估样本 单轮对话格式说明 jsonl 输入文件eval_math.jsonl{"prompt":"计算1+1","answer":"2"}{"system":"请完成下面的计算题","prompt":"1+1","parameters":{"top_k":1},"answer":"2"}{"prompt_error":"This is an error prompt"} 格式错误的示例样本,上传后无法进行评测 输出文件eval_math_result.json{"prompt":"计算1+1","answer":"2","response":"2","usage":{"prompt_tokens":6,"comple...
云雀角色制作指南
名词解释System Prompt,简称 sp,是用来引导模型行为的特殊信息,为 AI 固定人设、性格、能力及边界。捏角色的sp,就是在捏角色的人设。 IP 角色:指的是现实中存在的角色,比如曹操、孙悟空等 非 IP 角色:指的是不存在的角色,比如邻家妹妹、霸道总裁等 虚拟角色生成器示例有一种便利的方式是用模型做一个角色生成器,用这个生成器可以生成 IP 或者非 IP 的 sp 描述作为草稿,进行创作。 非 IP以下是一个非 IP 角色生成器的设定样例:...
outpainting智能扩图
接口简介智能扩图支持多种扩展类型,包括:等比扩展、画幅扩展、四边扩展、画布扩展,用户prompt可选输入,不输入则按照算法默认逻辑进行扩展。考虑到效果更佳,建议选择较小的扩展比例,建议一次性给客户返回3-4个效果供客户进行挑选。 类型 描述 交互逻辑建议 top、bottom 、left 、right mask 示例图-原图 示例图-效果图 等比扩展 以图片中心将图片等比扩展,可以设置扩展倍数,考虑效果和性能,目前最大为1 前端做数个固定比例扩展的...
能力介绍(历史版本,逐步废弃,建议使用人像人体-智能绘图)
产品简介多模态风格化图片生成,适用于生成风格化较强及较为抽象的图片生成场景,支持用户输入文本prompt及参考图,通过参数调节生成贴近原图或文本描述的图片。 产品优势算法出色:自研算法对模型多维度优化,显著提高性能和效果。 能力丰富:丰富的AIGC核心服务及整体解决方案,开箱即用快速接入业务。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供针对性运营辅助服务。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化...
inpainting涂抹编辑
接口简介用户可通过涂抹、选区等方式建立重绘区域,调用算法重新绘制。此功能为支持输入prompt的涂抹编辑功能,按照prompt生成指定内容。考虑效果更优,建议一次性给客户返回3-4个效果供客户进行挑选。 调用分割接口,识别主体,将主体进行编辑 调用分割接口,识别背景,将背景进行编辑 用户自己主动涂抹选择指定区域,将涂抹位置进行编辑 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:仅支持JPG、JPEG、PNG格式,建议使用JPG格式。 2. ...
能力介绍(历史版本,逐步废弃,建议使用人像人体-智能绘图)
产品简介多模态通用图片生成,可以基于文字输入生成逼真且通用的图片,用户可通过输入文本prompt描述图片内容并自定义风格特征,模型输出对应风格化的图片。 产品优势算法出色:自研算法对模型多维度优化,显著提高性能和效果。 能力丰富:丰富的AIGC核心服务及整体解决方案,开箱即用快速接入业务。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供针对性运营辅助服务。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化。 ...
Bio-OS 开源开放大赛—论文复现示例
本章介绍如何将论文在Bio-OS中实现复现。Bio-OS可实现的功能主要包含使用工作流进行生物信息二级分析及使用Notebook进行生物信息三级分析。由于本篇论文仅使用Notebook进行论文复现,因此步骤中仅使用到了Bio-OS中的Notebook交互式环境。1. ### 创建Workspace 1. 点击【新建Workspace】-【创建空白Workspace】 1. 输入Workspace名称,名称以“论文复现-团队名称xxx”形式 1. 输入Workspace描述,使用复现的论文全...
论文复现挑战赛赛题和规则
一、赛道简介论文复现挑战赛采用 “开放赛题” 的形式,复现论文由参赛团队自行选择,并通过报名链接提交给组委会审核,审核通过后即组委会认定该论文可以参赛,并通知参赛团队Bio-OS账号和资源,开始进行比赛。具体需要遵循以下原则和标准。二、论文复现1. 筛选标准- 文献范围:参赛者可自由选择自己感兴趣的、影响因子大于 5的相关论文。- 文献领域:以生物信息学、计算生物学等包含二级分析或三级计算分析的文献为主。- 发表时...
