在这个问题中,"Patch flex框架"是一个不太明确的概念。Patch flex可能是指一种补丁或者框架,但是没有足够的上下文来确定它的具体含义。因此,我们需要更多的信息才能回答这个问题。
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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。
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,
在网络的海洋中寻求帮助,有时可能会让你感到茫然。你可能已经准备好详细描述你的问题,但如果你不知道如何有效地提问,你可能会发现自己在等待回答时感到挫败。
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。
近期 AIGC 狂潮席卷,“前端走向穷途”“低代码时代终结”的言论甚嚣尘上。事实上 GPT 不仅不会干掉低代码,反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本文会介绍 GPT Prompt Engineering 的基本原理,以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。接着往下看吧~
魏亦豪 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI GPT-4太强,甚至已经化身“主考官”了! 给其他市面上主流的大模型打分,结果自己给了自己最高分: 95.5。(好,给自己留点努力的空间) 不过随后就没有上90的选手了。就连它的“前辈”ChatGPT(GPT-3.5),它也只给了89.1分。 随后依次是号称最强竞品的Claude、谷歌Bard、UC伯克利出品的小羊驼Vicuna-13B,以及清华系开源模型ChatGLM-6B。 话不多说,速来围观GPT-4到底是如何评测的? 10项能力测评 首先,来看出题人
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~
提示工程是一门新兴学科,就像是为大语言模型(LLM)设计的"语言游戏"。通过这个"游戏",我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则,我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。
引言 在黑客的世界里,你所提技术问题的解答很大程度上取决于你提问的方式与解决此问题的难度,本文将教你如何提问才更有可能得到满意的答复。 开源程序的应用已经很广,你通常可以从其他更有经验的用户而不是黑客那里得到解答。 这是好事,他们一般对新手常有的毛病更容忍一点。然尔,使用我们推荐的方法,象对待黑客那样对待这些有经验的用户,通常能最有效地得到问题的解答。 第一件需要明白的事是黑客喜欢难题和激发思考的好问题。假如不是这样,我们也不会写本文了。 如果你能提出一个有趣的问题让我们咀嚼玩味,我们会感激你。好问题是种激
文章目录 一、前言 二、主要内容 三、总结 🍉 CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言 人类相对于其他动物更擅长于类比、概念抽象、符号化等高级认知活动,这些认知活动可以帮助人类在面对新问题时,从已有的知识和经验中找到相似的部分,快速理解和解决新问题。而对于机器来说,机器学习算法通过大量的数据和计算,学习到数据中的规律和模式,并将这些规律和模式应用到新的未见数据中,从而实现预测和决策等功能。例如,机器学习算法可以通过大量的图像数据学习到图像的特征
REST是Representational State Transfer(在表示层上的状态传输)的缩写,这个词的意思要在文章的后面才能解释清楚。REST是一种WEB应用的架构风格,它被定义为6个限制,满足这6个限制,能够获得诸多好处(详细优点在文章最后总结)。
通常,学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例,以执行各种有趣和不同的任务。
原文链接:https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/
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。
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】继草泥马(Alpaca)后,斯坦福联手CMU、UC伯克利等机构的学者再次发布了130亿参数模型骆马(Vicuna),仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。 继Meta的LLaMA模型开源后,AI界研究人员就在这个模型基础上衍生出许多版本。 前段时间,斯坦福发布了Alpaca,是由Meta的LLaMA 7B微调而来,仅用了52k数据,性能可以与GPT-3.5匹敌。 今天,斯坦福学者联手CMU、UC伯克利等,再次推出一个全新模型——1
BiDAF(Bi-Directional Attention Flow,双向注意力流)是一种常用的问答任务机器学习模型,本文演示了BiDAF是如何使用三种嵌入机制将单词转化为向量形式的。
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与流行的看法相反,架构是敏捷软件开发工作的一个重要方面,就像传统的工作一样,并且是扩展敏捷方法以满足现代组织的现实需求的关键部分。但是,敏捷专家的架构方式与传统主义者的方式略有不同。本文讨论以下问题:
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