文本生成代码(Text to code)是据自然语言描述生成代码。 # >>> Model: replit/replit-code-v1-3b - Temperature = 0.2 # >>> Prompt: """ double_sum_to_value takes a list of integers as an input. It returns True if there are two distinct elements in the list that \\ sum to a value...
与专业人士相比,学生在编程信息搜索方面的经验可能较少,在制定有效提示方面遇到了挑战,并且更多地依赖无提示的互动(Overview),主要也是突出了这种推送式、点击式、不需要prompt的方式更易用。 四、Automatic Semantic Augmentation of Language Model Prompts (for Code Summarization) ICSE2024的一篇文章,来自加州大学:http...
了解更多的IDE,点击https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide#tools--libraries 4►总结 通过上述一系列的阐述,我们了解到Prompt的设置可以有效帮助LLMs解决任务需求,有效地用于各种应用程序之中。同样为了提升Prompt的可靠性,因此需要通过Prompt Engineering的探索和发挥其作用去帮助NLP提升性能,在过程中,需...
如 Copilot 会根据最近的 20 个文件,计算与当前代码相差的 code chunk,生成 prompt。而在 AutoDev 里,我们觉得应该将规范编写入代码生成的 prompt,以生成规范化的代码。 也因此,我们相信在特定领域里,根据领域的上下文设计 DSL,设计 prompt 策略,再结合 RAG 才是最合理的方式。 检索增强生成与 Prompt 策略 在内...
论文标题:Code Generation with AlphaCodium:From Prompt Engineering to Flow Engineering 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.08500 AlphaCodium 是一种迭代式的、基于测试的方法,可用于 LLM 的代码生成任务,其可凭借更低的计算负载超过之前的方法。 论文标题:Scalable Pre-training of Large Autoregressive Image Mo...
同样的模型、参数和prompt条件下,vLLM推理和Huggingface推理结果不一致。 与其他框架(HF、TGI)的性能对比 vLLM 的吞吐量比 HF 高 14 - 24 倍,比 TGI 高 2.2 - 2.5 倍。 HuggingFace TGI Text Generation Inference(TGI)是 HuggingFace 推出的一个项目,作为支持 HuggingFace Inference API 和 Hugging Chat 上的...
对于如何度量模型随机生成的多个回答之间的不一致性,Self-Check尝试了包括Bert相似度计算在内的5种方法,其中效果最好的两种分别是传统NLI和基于大模型prompt的NLI,从推理性价比上传统NLI有优势,效果上LLM更好,以下是使用不同相似度计算方案来衡量模型多次随机解码的不一致性,并用该指标来计算模型回答是否符合事实性的...
2.Prompt Flow (Microsoft) Prompt Flow是一套用于简化基于LLM的人工智能应用的开发工具,缩短端到端的开发周期,支持从构思、原型设计、测试和评估到生产、部署和监控的一体化开发流程。它还提供了一个VS Code扩展,基于UI的交互式流程设计器。 参考资料:
本节总结了利用 LLM 生成合成数据的一些常见做法,大致可分为 prompt engineering 和multi-step generation 两种。图 3 提供了总体说明。 图3:一个有效生成合成数据的简单示例。任务说明、条件和上下文演示的相应字段突出显示,< > 标记出了可切换的内容。 2.3.1.1. Prompt Engineering LLMs 生成合成数据的最...
简介:适用于大批量Prompt输入,并对推理速度要求高的场景。吞吐量比HuggingFace Transformers高14x-24倍,比HuggingFace Text Generation Inference(TGI)高2.2x-2.5倍,实现了Continuous batching和PagedAttention等技巧。但该框架对适配器(LoRA、QLoRA等)的支持不友好且缺少权重量化。 DeepSpeed-MII: 地址:https://github....