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一文汇总Prompt提示工程的相关策略技巧

二、关于链式思考CoT 1、深思熟虑，给时间思考，一步步思考 2、将复杂任务拆分成简单任务，从简单到复杂模块化解决 3、先列出来所有方法，这样增加解决方案空间，再做方法对比，最后选择合适的

提示词框架

通往AGI之路：什么是结构化提示词

虽然，目前没有明确的答案，这种结构化的提示词书写为什么能提高大模型输出的质量。

提示词结构化

中文通用大模型最全汇总

同时我们也考虑更为快速的中文适配方案：Chinese-LlaMA2-sft-v0: 采用现有的开源中文指令微调或者是对话数据，对LlaMA-2进行直接微调 (将于近期开源)。

大模型开源模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

例如可以在服务端将每次发送的事件ID值自动加 1，当浏览器接收到该事件ID后，下次与服务端建立连接后再请求的 Header 中将同时提交该事件ID，服务端检查该事件ID是否为上次发送的事件

打字机 sse 大模型

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变现空间我花了一周时间彻底把15种模型研究了一遍，跑了一次全流程，终于写完了本文文章包含了ControlNet的功能介绍，安装方法，模型采集方式，实操案例

文生图

TTS，一个奇妙的AI工具

TTS就解决了这个问题，可以直接将写好的文案或台本转为语音播报。

TTS 文本转语音

使用stable diffsion对老照片进行AI高清放大修复

启用Tiled Diffusion和Tiled VAE（否则会爆显存）只需要修改Tiled Diffusion的两个选项，方案改为Mixture of Diffusers，放大倍数改为2，其余均使用默认

SD 高清老照片修复

用AI生成PPT、用AI优化PPT!

我在手机端生成了一个婚纱摄影方案，老实说，惊艳到我了，比预期的要好。

AI ppt

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

上面的例子中只是一个3维向量，而实际可用的嵌入式模型中，维度要大得多，比如OpenAI提供的Embeddings接口支持1536维度，开源的中文embeddings中m3e-base支持768维度。

embedding 大数据分类

混合专家模型 (MoE) 详解

MoE 层包含若干“专家”(例如 8 个)，每个专家本身是一个独立的神经网络。

MoE大模型

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

无论是进行数据采集、舆情分析还是学术研究，MLScraper都能提供便利的解决方案。

MLScraper Python库

无需翻墙，可合法使用的8款国内AI大模型产品

根据8月15日正式实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的，应当按照国家有关规定开展安全评估，并按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案。

生成式AI

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

上下文学习&COT能力上下文学习(ICL)是指不需要微调，只需要少数几个样例作为示例，就能在未知任务上取得不错的效果(提升few-shot能力)。

大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

这时，循环语言模型成为一种替代方案，它们可以将整个序列压缩为固定大小的隐藏状态，并迭代更新。

transformer 训练

一条价值2W的Prompt，帮你生成提示词的超级提示词

9.我会给出我的答案。

prompt

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