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从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

3、使用英文去撰写提示词，并且使用大写突出显示单词为什么要使用英文去撰写，这一点其实不需要做过多解释，大家应该都能理解，毕竟模型是人家用英语做母语的人研发的

ChatGPT prompt

开源的大模型数据集

然而，从Hugging Face上的模型数据集数量来看，5W多的数据集中，英语的占比超过90%，优质中文数据少之又少。

开源模型数据集

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

，还是很差的，实事上呢，是我们的 prompt 写的太差劲了导致的如果我们完善一点 (丰富一些 prompt ）会发现效果质量立竿见影；而我们只是加入了一些通用的 prompt 提示语

文生图 SD

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。

大模型

解读 Openai 给 DALLE3 设的完整系统提示词

7.使用直接术语多样化所有人物图像的描述，包括每个人的血统和性别。

提示词绘画 DALLE

Sora物理悖谬的几何解释

大语言模型的加持 Sora结合了大语言模型ChatGPT，这极大地提升了系统的性能。

Sora 解释

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

这样既可以提高数据效率，又避免了语义退化的问题。

PanGu-Draw 文生图

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

这为前端开发带来了一场自动化革命，其中多模态大型语言模型（LLMs）有望直接将视觉设计转换为代码实现。

设计转代码大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

- 3个著名的自然语言理解任务，包括两个文本分类任务（TREC和Subj）和一个自然语言推理任务（CB）。

PromptAgent 大模型

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

近日，一个叫「逆转诅咒」（Reversal Curse）的新概念成为了 AI 圈热议的话题，现在流行的所有大语言模型全部都中招了。

大模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

第三步：在高分prompt附近进行采样，模拟Monte-Carlo Search过程这一步核心是尝试性地resample，生成语义相似的prompt，看看能否取得更好的效果。

prompt 大模型

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

o • C-Eval 是由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作构建的面向中文语言模型的综合性考试评测集 o o&ensp

ChatGPT 国产大模型

基于Ollama本地部署Llama3指南！

模型架构 Llama 3 是一个自回归语言模型（an auto-regressive language），它使用优化的 transformer 架构。

LLama3 ollama

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

和鲸开源数据集链接：https://www.heywhale.com/home/dataset 希望以上开源数据集网站清单，能对您训练大模型有所帮助，持续关注开源数据集，为持续大模型输送语料

开源数据训练

Sora懂不懂物理世界？

mp.weixin.qq.com/s/IUN1Y6TDATtFOK9r8m8iUQ 顾险峰老师在文中列举了Sora生成视频的物理问题，并总结如下：首先，用概率统计的相关性无法精确表达物理定律的因果性，自然语言的上下文相关无法达到偏微分方程的精密程度

文生视频视频生成 sora

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