在NLP中的Prompt方法中,Prompt Engineering是一项基础工作。Prompt Engineering指的是如何针对当前任务生成prompt模板。最基础的prompt构造方法为人工构造,针对目标问题设计合适的文本模板。Prompt模板的构造方式对效果的影响非常大,是prompt方法成功与否至关重要的因素。那么如何构建对下游任务有效的prompt模板呢?这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法,主要包括人工构造prompt、自动生成prompt、隐空间prompt3种类型,看看顶会论文中都是如何构造prompt模板并以此提升prompt效果的。
StabilityAI 前段时间发布了 StableDiffusion2.0 。这一全新版本的出现颠覆了整个 AI 生态系统。从架构上看, Stable Diffusion 2.0 与之前的 V1 版本基本相同,只是采用了新的文本编码器(OpenCLIP 而非 OpenAI 的 CLIPText)。Stability AI 宣称 Stable Diffusion 2.0 在算力方面的表现更为优异,但艺术始终是主观的。
来源:机器之心本文约4000字,建议阅读10分钟 CMU 博士后研究员刘鹏飞:近代自然语言处理技术发展的第四范式可能是预训练语言模型加持下的 Prompt Learning。 近几年,NLP 技术发展迅猛,特别是 BERT 的出现,开启了 NLP 领域新一轮的发展。 从 BERT 开始,对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个领域的常规范式。 但是从 GPT-3 开始,一种新的范式开始引起大家的关注并越来越流行:prompting。 近段时间以来,我们可以看到大量有关 prompting 的论文
Prompt是当下NLP领域研究的热点之一,在ACL 2022中有很多prompt相关的工作。最近梳理了5篇ACL 2022中prompt的代表性工作,主要研究点集中在如何通过预训练或迁移学习生成更好的prompt,以及prompt在小样本学习、翻译、图文任务等场景中的应用。下面给大家分别介绍一下这5篇工作,也可以参考我之前更新的prompt相关文章。
摘要:本篇主要从理论到实践介绍了当前超火的提示学习Prompt Learning。首先介绍了背景,从NLP四大范式引出预训练+微调和当前大火的提示学习Prompt Learning。相比于预训练+微调是让预训练模型适配下游任务,提示学习Prompt Learning则是让下游任务来适配预训练模型,将几乎所有NLP任务统一转化成语言模型问题,提升预训练模型的利用率;然后重点介绍了Prompt Learning,主要包括Prompt的作用、Prompt文本分类流程、Prompt形状、如何设计Prompt和Prompt Learning的优势;最后基于百度paddleNLP实战Prompt Learning,在小样本场景下的多分类任务中对比了预训练+微调和Prompt Learning的效果,使用同样的预训练模型Prompt Learning提升效果很明显。对于希望将Prompt Learning应用到实际业务中的小伙伴可能有帮助。
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比,微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型(Embedding),而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言,只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。
prompts是大语言模型的输入,他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型,只有差的prompts。
When did I run that command 2020 $ echo "this prompt's time updates!" this prompt's time updates!
结构化的思想很普遍,结构化内容也很普遍,我们日常写作的文章,看到的书籍都在使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。
创建测试用表,DBA经常用到,通常都是基于dba_objects来创建的比较多。本文根据Tom大师的big_table进行了整理,供大家参考。
Oracle数据库对很多开发人员而言,基本就只是一个存储数据的仓库,只不过这个仓库功能非常强大,额外提供了很多好用的功能,需要的时候会用就好,不会纠结于某个细节。而对很多DBA而言,正好相反,喜欢沉溺于某些细节上,对某些小知识点对应的原理理解的非常透彻,但却往往很少会站在开发层面认识Oracle。 本文旨在构造一份相对较全面的测试数据,对开发常用的对象都模拟创建一份测试用例,DBA就可以直接拿去做一些基本测试。
导读:本文目标是对近期火爆异常的Prompt相关研究作一些追溯和展望,内容主要参考论文《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》,并掺杂了笔者的一些个人见解,欢迎大家积极讨论~所用图片均来自该论文,转载请注明出处。
本文是对prompt Learning在CV领域的文献总结,读者阅读完全文会对prompt learning在CV的各种用法有所了解,希望能对大家未来研究工作有所启发。
在ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等新事物的作用下,不少人或多或少听说过Prompt的概念。
1.安全加固的检查方向 2.安全加固检查safeCheck.sh 3.安全加固执行safeExec.sh
LLMChain是最基本的chain,他将LLM和prompt组合在一起,下面我们要实现一个让LLM给生产不同产品的公司取名字的功能:
之前,写了一篇关于大型语言模型Prompt应用的文章[纯干货!最全Prompt工程方法总结,与ChatGPT、GPT-4等LLMs的交互更高效!],其中主要是让大家能够更加全面的了解Prompt工程,以及如何应用Prompt来引导大型语言模型LLMs完成任务。但是之前的文章主要介绍应用单个Prompt来完成特定的任务。然而,当面对复杂任务的时,单一的Prompt是不够的,我们需要将Prompt链接在一起才能完成。今天这篇文章主要集中在Prompt链式方法介绍用于实现复杂任务生成,其中主要包括:顺序Prompt链、并行Prompt链、抽样Prompt链、树状Prompt链、循环Prompt链。
无论是否接受,AI 都已经以润物细无声的方式浸入了我们生活工作的方方面面。而根据著名哲学家高启强的“风浪越大鱼越贵”原则,与 AI 相对应的 Prompt 工具的重要性也水涨船高。所以,在本期日报中,我们带来了几款优秀的 Prompt 工具,让你的 AI 使用体验更加舒畅。
在自然语言处理和人工智能领域,ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)无疑是一项令人印象深刻的技术。其出色的语言生成能力使得它成为各种应用场景下的热门选择,如聊天机器人、智能助手等。其中,ChatGPT的Prompt方法是其成功的关键之一。本文将深入探讨ChatGPT的Prompt方法,揭示其原理并总结其应用。
这期给大家介绍一下Prompt也就是提示词的使用,让GPT更准确的回答我们的问题。
个人觉得2021年NLP最火的两个idea,一个是对比学习(Contrastive Learning),另一个就是Prompt
Prompt Learning 就是期望预训练语言模型在下游任务中,在不显著改变预训练语言模型结构和参数的情况下,通过向模型输入增加 “提示信息”,只需要模型本身就能够解决问题。即通过为输入内容添加额外的文本 (重新定义任务) 的方式,来更好的挖掘预训练语言模型本身能力的一种方法。
PROMPT_COMMAND 是 Linux 系统中一个非常有用的环境变量,它允许用户指定一个命令或一系列命令在显示每个主提示符之前执行。这个功能在许多方面都很有用,比如自定义提示信息、运行检查或日志记录等。在本文中,我们将深入探讨 PROMPT_COMMAND 的概念、用法以及一些实用的示例,帮助您更高效地使用 Linux 系统。
在结合微前端框架 icestark 使用时,跳转到同一微应用的其他路由,会产生异常的效果:Prompt 弹窗了两次。
借着ChatGPT的东风,我们来梳理下prompt范式的相关模型。本系列会以A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing这篇综述为基础,分门别类的整理下这几年比较有代表性的prompt模型。或许你还以其他形式看到过prompt概念,例如Demonstration,Instruction,In-Context learning,few-shot learning等等
全监督学习,即仅在目标任务的输入输出样本数据集上训练特定任务模型,长期以来在许多机器学习任务中发挥着核心作用,同样的,全监督学习在 NLP 领域也非常重要。但是全监督的数据集对于学习高质量的模型来说是不充足的,早期的 NLP 模型严重依赖特征工程。随着用于 NLP 任务的神经网络出现,使得特征学习与模型训练相结合,研究者将研究重点转向了架构工程,即通过设计一个网络架构能够学习数据特征。
VPT是一篇在视觉领域应用prompt tuning的文章,以往计算机视觉是先预训练好一个大模型,然后针对不同的下游任务去微调,VPT只需要引入少量的prompt参数(少于原来模型参数的1%)进行训练,就可以在很多下游任务上表现出比原来整体微调更好的效果。
在整个NLP领域,整个发展历程是朝着精度更高、少监督,甚至无监督的方向发展的。而 Prompt-Tuning是目前学术界向这个方向进军最新也是最火的研究成果。
文 | JayJay 前几天,JayJay刷到一篇NB的paper《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》,共有42位作者参与,实属巨制: 这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个prompt; 共有来自8个国家、24家机构的36位人员贡献prompt
您是否正在使用Node.js中开发一个小的CLI工具,并希望能够提示用户从命令行输入输入? Node.js正是为此目的提供了readline模块。 它提供了一个接口,用于从可读流(例如process.stdin)中一次读取一行数据。
随着生成式人工智能(尤其是ChatGPT、GPT-4)的爆炸性普及,对于人工智能领域的人们来说,写Prompt已经成为了一项越来越重要的技能。然而,当您在实操过程中会发现,并不是乍看起来那么简单的语法任务。当体验完ChatGPT、GPT-4等大模型的新鲜感之后,写Prompt需要个人练习和思考才能快速掌握该技能。因此,根据实际应用场景创建最有效的Prompt(Prompt工程)已经成为LLMs领域内外令人垂涎的专业知识。这也催生出了Prompt工程师的岗位。
近几年,NLP 技术发展迅猛,特别是 BERT 的出现,开启了 NLP 领域新一轮的发展。
Windows Terminal是微软出品的新版终端,可扩展性超高,用户可以很大程度的DIY终端外观,比旧版Cmd这个小黑框更好看也更强大。
很多同学都会写爬虫。但如果想把爬虫写得好,那一定要掌握一些逆向技术,对网页的JavaScript和安卓App进行逆向,从而突破签名或者绕过反爬虫限制。最近半年,大语言模型异军突起,越来越多的公司基于GPT3.5、GPT-4或者其他大语言模型实现了各种高级功能。在使用大语言模型时,Prompt写得好不好,决定了最终的产出好不好。甚至因此产生了一门新的学问,叫做Prompt Engineer.
这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍,支持任意NLP任务的T5,针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。
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
如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中?这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法,以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比,找到最适合自己场景的应用方法。
Prompt Engineering,即提示工程,是一种新兴的技术领域,它主要研究如何设计有效的提示(Prompt)来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的快速发展,特别是预训练语言模型(如 GPT-3)的崛起,Prompt Engineering 变得越来越重要。本文将介绍 Prompt Engineering 的一些基础知识,并分享一些思考。
随着大语言模型(Large Language Models, LLM)的应用日益广泛,如何高效地部署和管理这些模型成为一个重要的课题。LLMOps(Large Language Model Operations)平台旨在通过自动化和优化模型管理过程,提高模型在生产环境中的可用性和效率。而 Prompt 引擎作为 LLMOps 平台的重要组成部分,负责生成和优化提示(prompt),以提升模型的表现和应用效果。
前面一篇文章主要讲到NLP领域上的四种演变范式,同时引入了第四范式“Prompt”的概念。具体可以会看这里:
执行命令:python run.py。该脚本会自动将模型以张量并行的方式在两个 GPU 上进行推理计算。
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大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者:小戏 在闲极无聊百无聊赖的刷着推特的时候,突然看到了这样一条消息让我手指一停。 眼睛很快捕捉到了关键词,嗯?PromptIDE? 不知道大家看到 Prompt
Chain是LangChain的核心模块之一,它将每个零散的逻辑串联成一整个业务流程,相当于是所有复杂逻辑的基础,由此可见chain的重要性非比寻常。本文就来给大家介绍一下Chain模块的原理。
最近,就看了不少关于AI做前端还原的一些文章,之前写过一个URL就把别人网址复制了的这种耸人听闻的文章,根据里面的原理介绍,想必读过的人也知道,这种方式的弊端。那就是copy别人的网站虽然是容易的,但是AI写的代码是非常缺乏维护性的 ,就连最基本的列表,他都不是list.map(it⇒item)的方式去写,而是呆板的一个一个去写。
ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的大型语言模型,通过对海量文本数据的训练,它可以理解并生成人类语言。因此,无论你使用什么语言与它交流,它都能够理解你的意思,并作出恰当的回应。
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