> 在移动端App开发中,由于H5 Web页面具有原生应用不具备的多平台复用、热更新等诸多便利特性,我们往往会将一部分对性能体验要求不是特别高的页面采用H5 Web完成,然后App基于WebView作为容器承载页面,而跨端通讯就是这一场景下的刚需功能。# 实现跨端通讯的主要方式1.WebView URL Scheme拦截;2.原生App获取JS上下文,将API注入Window;3.WebView 中的 prompt/confirm/alert 拦截;得物App现有的跨端通讯方式主要为URL Sche...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ac23b23cc94d400395c6a4446197b75e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729245&x-signature=q1FtP7mazTmS%2Fr1r8qMxkfTiqRc%3D)并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。**一种方案是,人向模型对齐。** 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...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/194795586ed54652a4fd186c5e02d071~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729234&x-signature=9Ru%2F51p0AGJdsBfuDYvTQljmbbw%3D)并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。**一种方案是,人向模型对齐。**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。 ...
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入...
和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、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...
结合相似数据重新组装 Prompt,让 ChatGPT 生成回答。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d32d900b82d047adb7a45ec3128cfb71~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729246&x-signature=ElCMK%2FNcAuU9WCYgJc20Naimu58%3D)· **文本搜索引擎**:帮助用户从文本数据库中通过关键词搜索所需信息。· **金融和风险管理**:它可以用于金融数据的存储、分析和...
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利...
每家企业都有自身独有的业务诉求和数据,大模型对于此类深入到行业的数据往往缺乏积累,很难满足具体场景的使用需求,此时模型精调就派上用场了。那么大模型要怎么精调呢?中小型的机器学习模型精调的一个重要议题就是调参,调整不同的参数,确认效果的改善。但在大模型参数动辄千亿,传统的调参就变的非常困难。这时,大模型独特的精调方法——Prompt就派上用场了。Prompt可以理解为自然语言调优,也就是说我们通过和大模型不断的对话、引...
SFT(Supervised Finetune)简介在自然语言处理(NLP)领域,Supervised Finetuning(SFT)是一种至关重要的技术手段,用来提升大模型在某一特定领域的表现。通过精细的策划和实施,SFT能够指导模型的学习过程,确保其学习成果与既定目标高度吻合。 SFT 指的是用户提供一份标注好的数据集,即包含输入的 prompt 和预期输出的 response。然后,在已有的某个基座模型上继续调整参数,来达到和下游任务对齐的目的。 SFT 的意义和时机什么时候需...
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用...
这100小时的宫斗赚足了媒体和世界网名的关注,引出了大家对AI安全的遐想和担忧。以OpenAI开始,以OpenAI收尾,至此已经一年有余了。这一年AI做出了令人瞩目的成绩,确似乎才刚刚开始。我、我的朋友、我的同事以及网络上的网友,都切实可行的从AI技术上获得了效率和便捷性大幅度提升的好处。做为一名技术人,在2023年,笔者也参与了各种学习和实践,从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生...
总结与展望 **一** **背景**#### 得物大模型训练与推理平台上线几个月后,我们与公司内部超过 10 个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面,取得了显著的成效,例如:* 效率相关部门的合作,多维度打标总正确率取得 2 倍以上提升。利用大模型开辟了新的业务,提升了效率部门的人力产出。* 某业务订单 NPS 的识别准确率由 70% (PROMPT 方式)提升到 85% (平台训练大模...
Prompt输入:"a photo of an astronaut riding a horse on mars" 1. Negative Prompt输入:"low resolution, blurry" 图片输出:512*512,24 Bit,PNG格式![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/097eda91473b42209b2163e793447976~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729246&x-signature=i%2BDJ15v4IfzZaP0sTAQXCi0UYYA%3D)利用**VAE**的编码器将**...