在官网,可以直接使用内置的jupyter notebook环境调用chatGPT的相关api。(gpt-3.5) learn.deeplearning.ai/c 引入 两种LLM(large language model) 基础LLM:只预测下一个单词,根据训练数据集。 指令微调LLM:在指令与对指令的应答中微调。RLHF:Reinforcement Learning with Human Feedback 准则 两条基本准则: 1.写特定...
它不仅开启了机器理解和生成人类语言的新纪元，而且通过高效的交互方式——Prompting，极大地拓展了AI的应...
在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型已经成为了一个重要的里程碑。它不仅开启了机器理解和生成人类语言的新纪元,而且通过高效的交互方式——Prompting,极大地拓展了AI的应用范围。本文将介绍Token的基础知识,并通过正反两面的例子,展现Prompt在GPT使用中的重要性。 2、...
-可以通过催眠(Prompting)技巧,让ChatGPT扮演一个角色。 · 扮演职业顾问:提示方式:请你作为一名职业顾问,帮我分析我的简历并提供改进建议。我是一名拥有三年市场营销经验的专业人士,正在寻找新的机会。 · 扮演历史学家:提示方式:请你作为一名历史学家,给我讲讲文艺复兴时期的主要艺术家和他们的影响,特别是达芬奇和...
Chain-of-Thought Prompting,让GPT具有逻辑能力,一步步的进行操作。有两种方式增加GPT的推理能力,或者COT能力: 第一种:增加案例,如下所示,第一次回答错误了,给一个计算过程的案例,GPT可以通过案例学会简单推理 第二种:增加关键句,let's think step by step,测试人员测了很多类似的句子,最后发现这句话是效果最好...
https://learnprompting.org/zh-Hans/docs/basics/few_shot 4.4 第四步,提高自学能力 个人认为,GPT 带来的自学能力提升是对我们最关键的作用之一。 当你学会用 GPT-4 去工作学习,你将以惊人的速度成长。 它对我们的帮助主要体现在这两点: 文字的降维(用作信息解释) ...
Chain-of-Thought Prompting,让GPT具有逻辑能力,一步步的进行操作。有两种方式增加GPT的推理能力,或者COT能力: 第一种:增加案例,如下所示,第一次回答错误了,给一个计算过程的案例,GPT可以通过案例学会简单推理 第二种:增加关键句,let's think step by step,测试人员测了很多类似的句子,最后发现这句话是效果最好...
从prompting 的角度有哪些方法可以提高大模型在复杂任务上的性能表现呢? 汇总现有的一些方法: 细节法:给出更清晰的指令,包含更多具体的细节 分解法:将复杂的任务分解为更简单的子任务 (Let's think step by step, CoT,LangChain等思想) 记忆法:构建指令使模型时刻记住任务,确保不偏离任务解决路径(system 级 promp...
从prompting 的角度有哪些方法可以提高大模型在复杂任务上的性能表现呢? 汇总现有的一些方法: 细节法:给出更清晰的指令,包含更多具体的细节 分解法:将复杂的任务分解为更简单的子任务 (Let's think step by step, CoT,LangChain等思想) 记忆法:构建指令使模型时刻记住任务,确保不偏离任务解决路径(system 级 promp...
训练数据数据收集研究人员重用了斯坦福大学发布的Alpaca模型用到的5.2万条指令，其中每条指令都描述了模型应该执行的任务，并遵循与Alpaca相同的prompting策略，同时考虑有输入和无输入的情况，作为任务的可选上下文或输入；使用大型语言模型对指令输出答案。在Alpaca 数据集中，输出是使用GPT-3.5（text-davinci-003）生成...