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Prompt
prompt提示工程最佳实践课程笔记分享
· 大语言模型的回答:
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将分别针对每个意图提供解答,为巴黎之行的行李打包、餐饮选择和交通出行提供专门建议,然后将这些答案整合成一个全面的解答。
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HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道
这里推荐一篇综述,里面对幻觉的各种形式做了比较详细的介绍:Siren's Song in the
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Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language
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自动优化Prompt:Automatic Prompt Engineering的3种方法
补充:GPT系列支持insert模式;Open
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的这篇论文[5]讲解了insert模式的实现原理。
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ChatGPT
OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇(大合集)
希望这些文章能够助你在接下来的
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之路,赢在起跑线上。
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建议收藏:超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南
二、润色程度 在使用ChatGPT的过程中,有时候我们并不希望
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对文本进行大幅修改,这时候可以要求它对润色的程度和方向进行限制,以下是一些可以有助于控制润色程度的口令,请大家尝试加入自己的提示词中
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人工智能大语言模型微调技术:SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法
样例 2 BERT 模型是 Google
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研究院提出的一种预训练模型,通过预训练 + 微调的方式于多个 NLP 下游任务达到当时最先进水平,如实体识别、文本匹配、阅读理解等。
大模型
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一键部署本地私人专属知识库,开源免费!可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型,零代码集成。
9、创建本地知识库应用 回到MarKB主界面,点击应用,然后创建应用,随后依次填写应用名称、应用描述,
AI
模型这里选中我们刚刚关联到MarKB上的大语言模型,如下所示: 打开多轮对话,接下来需要将这个应用关联到前面我们创建的知识库
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大规模训练系列之技术挑战
Proceedings of the Workshop on Network Meets
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Stable Diffusion由入门到精通
Black Lily:http://heizicao.gitee.io/novelai/#/book Danbooru 标签超市:https://tags.novelai.dev/
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【大模型微调】 Llama 2 :对话模型的全过程微调
多轮对话的一致性系统消息 作者提出一种 Ghost Attention(GAtt)新技术,这是一种旨在帮助
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金融行业中 Fintech 的应用场景
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的算法会有评分卡模型,它的目标是要建立一个评分的规则,可解释性比较强。
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忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion!搜索的下一个前沿:检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询
例如,这里的系统消息指导模型充当“
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助手”。
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图解检索增强式生成(RAG)技术 | 万字长文
一种更复杂的方法在最近的论文 RA-DIT:Retrieval Augmented Dual Instruction Tuning 中被提出,由 Meta
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Python
Python状态机:优雅处理复杂业务逻辑的利器
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行为等 2.
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