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提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
在人工智能时代的今天,为了消除愿景与现实之间的鸿沟,以好奇心和想像力去(向人工智能机器)提出问题、提出好问题,越发显得格外重要了,其余的“智能体力活儿”交给您的 AI 助手去办吧。
随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
本文基于谷歌云的官方视频:《Introduction to Large Language Models》 ,使用 ChatGPT4 整理而成,希望对大家入门大语言模型有帮助。
ChatGPT 4.0版本在网上看了很多介绍和测评,比较新的资讯是已经超过九成人类。
ChatGPT是OpenAI最新的语言模型,与其他大型语言模型一样,能够以不同的样式和目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性方面表现更加优异。目前来看,ChatGPT在很多领域都有广泛的应用前景,但任何工具的应用都是有前提的,了解其背后的工作机制和局限之处,才能更好地利用这项技术。零点有数数据科学家团队基于业务经验,分享了对于ChatGPT在应用局限性方面的思考,并提出了关于ChatGPT算法需要进一步完善的几点构想。本文经IT之家、IT专家网、TechWeb百家号、腾讯云人工智能日报、中华网等权威媒体刊载。
The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques
Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
ChatGPT,一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型,可以提供广泛的知识和信息。在这篇文章中,我将介绍一些关于ChatGPT的背景、功能和使用方式的信息。
AI 科技评论:不久前,斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》成为「爆款文章」,一时引起了不小轰动。而本文是她与同样师从 Christopher Manning 的同学 Peng Qi 一起发表的文章,两位来自斯坦福大学的 NLP 大牛在文中一起探索了机器阅读的最新进展。AI 科技评论编译如下。
在当今信息爆炸的时代,人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域,这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中,作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统,ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案,成为了学术界和业界需要解决的问题之一。
ChatGPT是OpenAI最新的语言模型,较其前身GPT-3有大幅提高。与其他大型语言模型一样,ChatGPT能够以不同的样式和目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性方面表现更加优异。
ChatGPT是OpenAI最新的语言模型,较其前身GPT-3有大幅提高。与其他大型语言模型一样,ChatGPT能够以不同的样式和目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性方面表现更加优异。作为OpenAI最新一代的大型语言模型,ChatGPT的设计非常注重交互性。为了调优ChatGPT,OpenAI使用了监督学习和强化学习的组合,其中强化学习的组件使其独一无二。OpenAI使用了“人类反馈强化学习”(RLHF)的训练方法,该方法在训练过程中利用人类反馈,以最小化无用、失真或有偏见的输出。
近年来,大模型如 ChatGPT 等愈发强大的生成能力一次次引爆行业讨论。你真的玩明白 GPT 等等 AIGC 工具了吗?它是否足够“听话”、理解并满足你所有的需求?提示词工程是激活大模型能力的关键所在。可以说谁掌握 Prompt Engineering 能力,谁就拿到了激活大模型强能力的钥匙。本篇文章讲述了 Prompt Engineering 的基础实用技巧和进阶操作门道,无论你是 AIGC 入门小白还是已上手的玩家,看完文章将会有新启发。欢迎阅读~
机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
搜索引擎是人们获取信息的重要途径,其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页,需要用户自己从网页中分析甄别答案,体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”,并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限,它的优势在于能够更好地分析query,直接返回精准、可靠的答案。
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