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。
作者:Omkar Prabhune 翻译:方星轩 校对:王雨桐 本文约2800字,建议阅读5分钟本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术,并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子。 标签:聊天机器人,神经网络,自然语言处理NLP 本文将详细介绍聊天机器人的类型、它们的开发以及背后原理。 首先让我们先了解一些基础知识。聊天机器人(对话式 AI)是一种自动化程序,可通过文本消息、语音聊天来模拟人类对话。它根据大量输入和自然语言处理 (NLP) 学习如何做到这一点。 今天的聊天机器人在
看着这个标题我就想笑,原来的标题是,如何做好多轮对话管理,然后我就默默的加了个引号,用于断句。
2023 年可谓是 AI 元年,随着 GPT 的发布,人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪,如何看待 AI 代替人类工作? 李彦宏表示,不管有多少工作被替代,这只是整个图景的一部分,另外一部分是,存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测,十年以后,全世界有50%工作会是提示词工程(prompt engineering),不会写提示词(prompt)的人会被淘汰。
在这篇文章中,我将分享我对有界上下文的看法。有界上下文是什么意思?为什么需要有界上下文?
AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
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。
paper link:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3397271.3401206
不到40天,ChatGPT的日活量已突破千万!而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
近期,生成式AI又点燃了人工智能的火炬,科技圈也刮起了一股名叫“ChatGPT”的风。
---- 新智元报道 作者: 刘禹良,白翔(华中科技大学人工智能与自动化学院) 金连文(华南理工大学电子与信息学院) 编辑:好困 【新智元导读】过去十年来,人工智能技术在持续提高和飞速发展,并不断冲击着人类的认知。 人工智能已成为新一代信息时代的核心技术,广泛应用于多个领域,为数字经济的发展和产业数字化转型提供了底层支撑,并在各种应用场景中发挥着至关重要的作用。其中,最常见的应用场景包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、预测分析等。 2012年,在ImageNet图像识别挑战赛中,一种神经网络模
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】新必应和ChatGPT大PK,谁更厉害?记者亲测,新必应似乎比ChatGPT表现更好。 根据微软的说法,「新必应」搜索引擎是由「比ChatGPT更强大」的OpenAI技术驱动的。 因此,新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么,相比之下,谁的答案会更好呢? 最近,Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题,并比较了它们的回答。 太长不看版: 新必应 由于可以在线搜索更多的资料,新必应在回答有关预算、规划和一
在本节中,我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术,包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。
大家好!我是孙琳,很高兴参加TAB教育科技论坛,今天分享的题目是“教育应用中的自然语言处理”。首先我先做一下自我介绍,我是剑桥大学计算机系的博士,博士研究的方向是自然语言处理, 2011年的时候,我们
每年,全球最顶尖的NLP研究者们会在这两个大会上展示最前沿的NLP科研成果。然而,动辄上千篇的论文却令很多关注NLP领域最新动态的小伙伴望而却步。
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开放式对话问答可以被视为两种任务:段落检索和对话问答,前者依赖于从大型语料库中选择候选段落,后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答,本文提出ConvADR-QA框架方法,即利用历史答案提高检索性能,从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明,在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展,FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势,是了解NLP发展的非常好的文章。
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