在给出答案之前,我需要了解一下您提到的"此脚本"是指什么脚本?是否指的是一个特定的编程脚本?请提供更多背景信息,以便我能够给出更准确和全面的答案。
在过去的一年里,我采访了一些在Expedia Group担任数据科学职位的人,职位从入门级到高级的都有。我想分享我的经验,这些经验适用于对申请数据科学职位的人。在这篇文章里,我还会给出关于你可能在面试中会遇到的问题的一些提示。
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。
一、提示工程的基本原理和方法:介绍什么是提示、如何设计和优化提示、如何使用提示与语言模型进行交互。
摘要 随着大型语言模型(LLM)的快速发展,许多下游的 NLP 任务都可以在友善的提示(即Prompt,是用户或程序向LLM AI 提供的输入或查询)下得到很好的解决。尽管模型开发人员和研究人员在对话安全性方面做了大量工作以避免从语言模型生成有害文字,但要引导 AI 生成内容 (AIGC,AI-Generated Content) 造福于人类仍然具有挑战性。由于强大的 LLM 正在收集来自各个领域的现有文本数据(例如,GPT-3 是在 45TB的文本上训练的),公众很自然地怀疑隐私信息是否包含在训练数据
使您的内容可被发现很重要,因为这是让更多相关用户查看您的内容的方式。如果搜索引擎无法看到您的页面,则您可能错过了流量来源。通过确保搜索引擎可以找到并自动理解您的内容,您可以提高网站对相关搜索的可见性。这称为 SEO 或搜索引擎优化,它可以导致更多感兴趣的用户访问您的网站。审核您的网站并检查 SEO 结果,以了解搜索引擎可以如何呈现您的内容。
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。
在世界各地无数生产和制造环境中,机器视觉系统始终确保数百万计的产品符合严格的质量和安全要求。一个有效的视觉系统可以消除缺陷、验证装配以及跟踪和采集生产流程每个阶段的信息,从而帮助您提高效率和性能。另外,机器视觉还能帮助您实现生产自动化,从而减少生产错误,这相当于降低了生产成本,并提高了客户满意度。 任何视觉系统的基本作用均是检验、识别和引导元件。独立式工业级视觉系统结合了视觉工具库与图像采集和处理功能。市场上提供广泛的型号选择,以满足用户不同的价格和性能需求。 由于目前市场上供应如此多的视觉系统,因此,
在世界各地无数生产和制造环境中,机器视觉系统始终确保数百万计的产品符合严格的质量和安全要求。一个有效的视觉系统可以消除缺陷、验证装配以及跟踪和采集生产流程每个阶段的信息,从而帮助您提高效率和性能。另外,机器视觉还能帮助您实现生产自动化,从而减少生产错误,这相当于降低了生产成本,并提高了客户满意度。 任何视觉系统的基本作用均是检验、识别和引导元件。独立式工业级视觉系统结合了视觉工具库与图像采集和处理功能。市场上提供广泛的型号选择,以满足用户不同的价格和性能需求。 由于目前市场上供应如此多的视觉系统,因此,试图
他们发现,接受Github Copilot等AI工具帮助的程序员编写代码,不管在安全性还是准确性方面,反而不如独自编写的程序员。
麻省理工学院的研究人员最近带来了一种全新的系统PClean,能够自动地清洗脏数据,如错误、值缺失、拼写错误和值不一致。
大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt学习,也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是,如果想要解决更加专业,更加复杂的问题,就需要我们学习prompt工程,以便更好的让大型语言模型来输出我们想要的结果。
引言 想找一份Python开发工作吗?那你很可能得证明自己知道如何使用Python。下面这些问题涉及了与Python相关的许多技能,问题的关注点主要是语言本身,不是某个特定的包或模块。每一个问题都可以扩充为一个教程,如果可能的话。某些问题甚至会涉及多个领域。 我之前还没有出过和这些题目一样难的面试题,如果你能轻松地回答出来的话,赶紧去找份工作吧! 问题1 到底什么是Python?你可以在回答中与其他技术进行对比(也鼓励这样做)。 答案 下面是一些关键点: Python是一种解释型语言。这就是说,与C
官方链接:https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
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)。
今天邀请好友分享的主题四个字:数据思维,听上去可能有点扯淡,总觉得还不如多学一行SQL优化啥的,但细品非常重要,将借助滴滴的实际业务做分享,以下是全文内容。
生物学日益数字化,科学家每天都在产生海量数据,将分子转化为序列和文本文件。作为生物学家,您可能需要帮助分析所有这些数据,并且一而再再而三的考虑与计算机科学家合作。这个人可能接受过一些计算生物学方面的培训,但他们的主要关注点一直是计算机科学(computer science,CS),这里有一个挑战:如何与他们交谈?他们也许能够写出高效的代码,但他们往往不知道一些生物学的基础知识。当他们看你的分子时,他们中的一些人可能会在意识到生物之前只看到文本文件。另外,如果解释事情花了这么多时间,值得吗?您是否应该转而自行分析您的数据?或者,也许你已经注意到,今天所有那些闪闪发光的大papers代表着生物学和CS的巧妙融合。您已经找到了合作者,并希望了解如何与他们接洽。这10条简单的规则旨在提供帮助。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】OpenAI的GPT-4在万众瞩目中闪亮登场,多模态功能太炸裂,简直要闪瞎人类的双眼。李飞飞高徒、斯坦福博士Jim Fan表示,GPT4凭借如此强大的推理能力,已经可以自己考上斯坦福了! 果然,能打败昨天的OpenAI的,只有今天的OpenAI。 刚刚,OpenAI震撼发布了大型多模态模型GPT-4,支持图像和文本的输入,并生成文本结果。 号称史上最先进的AI系统! GPT-4不仅有了眼睛可以看懂图片,而且在各大考试包括GRE几乎取得了满分成绩,
ChatGPT 的横空出世,让很多人焦虑不已,不过,你完全不需要为此焦虑,因为比 AI 更强大永远是驾驭 AI 为自己所用的人类。
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