雅思阅读中prompt的用法
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... 构造提示优化对:** 我们使用这些反馈数据来引导大型模型识别出用户偏好的特征。我们首先让模型分析用户喜欢的回复和不喜欢的回复,找出其中蕴含的人类偏好特征。接着,基于这些特征,我们再利用模型优化原始的用户输入...
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... 我们使用这些反馈数据来引导大型模型识别出用户偏好的特征。我们首先让模型分析用户喜欢的回复和不喜欢的回复,找出其中蕴含的人类偏好特征。接着,基于这些特征,我们再利用模型优化原始的用户输入,以期得到更符合用...
一个 41 岁老程序员的 2023 年总结 - 利用 AI 延长自己的编程寿命 |社区征文
工作中我对其 request 方法感兴趣,想阅读其源代码,但是对于里面个别语句不甚理解:那么我首先让 ChatGPT 给我介绍整个 request 方法大致完成一件什么事情,使用 prompt:`逐行介绍一下下...
一个不会绘画的我遇到AI绘画的年代 | 社区征文
Stable Diffusion 模型: 生图所使用的图像模型- Vae: 影响画面的色彩和质感,可以理解为一个调色滤镜,理解为拍照时用的那个滤镜- 功能栏:文生图、图生图或者一些其他扩展- Prompt: 提示词,分为 Positive 和 Negative,通俗理解就是你想要 AI 画的和不想让它画的- Params: 控制参数,生成图像中所需的一些参数- Steps 迭代步数,也就是打马赛克的轮数- Sampler Methods 采样方法,这个后面我会详细的带大家体验一...
特惠活动
雅思阅读中prompt的用法-优选内容
雅思阅读中prompt的用法-相关内容
用扣子/Coze 揭秘吴恩达的4种 AI Agent 设计模式
Prompt导致效果有限。Reflection模式适用于让LLM自行审视和修正自己生成的输出,对生成内容进行多次自我调优,进而生成更加优质的内容。 **场景:** 让 AI 或 LLM 说,写一个行业短评。开始写第一稿,自己阅读生成第... 行业短评Prompt:使用真实数据、案例、SWOT模型,并言简意赅表达。* 第三步:基于其生成结果第二步中的大模型的生成结果,复制其Prompt,并进一步提示生成短评,达到审视和修正自己生成输出的效果,提高短评生成质量。*...
评测数据集格式说明
将展示error输入字段说明 字段 类型 选填 备注 prompt str 必填 输入指令,作为向模型的提问 answer str 必填 评测的参考答案,用于对模型生成的回答进行验证 system str 选填 引入角色的输入指令 parameters dict 选填 请求参数,参考API调用指南中API Specification一节的input中的parameters描述 输出字段说明 字段 类型 备注 response str 模型生成的回答 usage dict token使用信息,参考API调用指南中API Specification一节的ou...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
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,... 这里使用huggingFace 作为embedding embeddings = HuggingFaceEmbeddings() # 启动llm的缓存 llm_cache = InMemoryCache() ```MaaS 准备 ...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
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,... 这里使用huggingFace 作为embedding embeddings = HuggingFaceEmbeddings() # 启动llm的缓存 llm_cache = InMemoryCache() ``` ***MaaS 准备***...
火山引擎谭待:多云多模型,迎接体验创新的新时代
谭待认为:“在云上增长三要素中,‘体验创新’能够直接为企业创造巨大的用户价值和商业价值。回顾历史,每次技术大变革,都会带来体验创新的巨大机会。现在,大模型已经当仁不让地捧起了技术创新和体验创新的接力棒。”... 自身Prompt或精调数据不被泄露。 性价比方面,从更长的时间维度来看,后期模型推理计算才是成本更高的环节。只有推理成本足够低,才能让大模型被广泛使用。 生态系统方面,生成式模型并不清楚自身所擅长的领域。因此...
更智能的广告素材生成!看A/B测试如何驱动AIGC素材调优
则是通过使用现有的优秀素材来持续更新和改进模型和prompt从而降低素材生产成本。以利用LLM能力从小说中提取吸睛文案为例:> - 恶毒女配觉醒后 没有金手指的她 不争不抢却成为了飞升第一人> - 前世和女主抢男人致死 重生后我觉悟了 男人只会影响我修仙的速度> - 穿越后我激活了开挂系统 只要躺着不动就有奖励 大佬师弟们羡慕哭了> - 穿成最不受宠的皇子 被流放到岭南贫瘠之地 没想到三年后皇帝微服私访看傻眼基于...
高阶使用
因此可以在您的 SQL 中可以参考如下示例使用 Hive 内置的 UDF/UADF: bash hive built-in udf:SELECT hive.default.concat('f', 'b'); _col0------- fb(1 row) hive built-in udaf:select hive.default.avg(natio... prompt执行完上述操作后需要重启 Presto 服务,然后将 --server 参数设置为 HAVIP 访问域名后连接 Presto 集群,例如: bash presto \ --server https://virtual.emr-d2bc7871cxxxx.cn-beijing.emr-volces.com:8085 ...
使用 ES 构建智能问答系统
但在垂直领域由于受到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模型中来训练或者推理。目前输入知识库的方法有微调(Fine-Tuning)和提示学习(Prompt-Tuning... 这里使用huggingFace 作为embeddingembeddings = HuggingFaceEmbeddings() 启动llm的缓存llm_cache = InMemoryCache() 步骤三:选择方舟模型在火山引擎方舟大模型平台中选取一个模型(ChatGLM)。选择模型后,您可以在...
ChatGPT模型训练,帮助你的业务系统实现AI进化
使用训练过的ChatGPT自动将邮件分类,并按投诉、举报、建议、产品反馈等类别添加到维格表中,方便运营人员针对性处理邮件,避免重要邮件处理不及时。[