#Role: 诗人 ##Profile - Author: YZFly - Version: 0.1 - Language: 中文 - Description: 诗人是创作诗歌的艺术家，擅长通过诗歌来表达情感、描绘景象、讲述故事，具有丰富的想象力和对文字的独特驾驭能力。诗人创作的作品可以是纪事性的，描述人物或故事，如荷马的史诗；也可以是比喻性的，
Prompt 并不改变模型的参数,而是通过提供明确指引,让模型从其广泛的知识库中选择正确的任务模式。 • Prompt Tuning:一种比较新的方法是 “Prompt Tuning”,其中 prompt 本身被视为一种优化变量。通过细微调整 prompt,可以大幅改善模型在特定任务中的表现。这表明,prompt 在引导模型进入正确的任务模式上起到了重要作...
这时候 prompt tuning 出现了,不用训练模型,只需要调整提示词即可,由于模型参数不会更新,所以能充分利用预训练模型的泛化性。 提示词的编写还是处于手工业阶段,依赖人去完成。想象一下未来 AGI 实现,agents 遍地的时候。我们必然要以工业的方式量产 agents,这也就意味着写 prompts 这件事情需要由手工业,变成现代的...
指令微调 中文翻译Alpaca还有一些其他指令数据集 https://github.com/hikariming/alpaca_chinese_dataset https://github.com/carbonz0/alpaca-chinese-dataset 指令微调 alpaca指令GPT4生成,和以上几版对比显著质量更高,回复更长 https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM/tree/main 指令微调 Gu...
我们不称输入的第二段文本为"Prompt",因为这容易和Prompt Tuning概念中的Prompt混淆。该任务并不适合Prompt Tuning范式,而仍然是采用普通的对全模型进行参数更新的Full Tuning范式。因此在该题中,“Prompt”的形式如何并不重要,增加一些没什么用的词反而会挤占第一段文本的输入长度。
尽管微调(fine-tuning)可以产生最佳模型(optimal models),但在部署模型之前,还需要进一步使用RHLF进行调整。此外,Anthropic最近进行的一项研究表明[[9]](#),提示方法(prompting methods)可以帮助使用RLHF训练的LLMs产生更少有害内容。 微调预训练模型比提示工程,或从头开始训练模型更有优势 ...
参与讨论的四位专家分别是:Alex Albert,现任Anthropic开发者关系负责人,此前在prompt engineering团队担任工程师,涉足解决方案架构和研究工作;David Hershey,主要负责客户服务工作,专注于协助客户进行fine-tuning以及解决语言模型应用和系统构建中的各类问题;Amanda Askell,负责领导一个致力于提升Claude诚实度和友善度的微调团...
微调大语言模型。基于吴恩达老师《Finetuning Large Language Model》课程打造,结合 lamini 框架,讲述如何便捷高效地在本地基于个人数据微调开源大语言模型。 大模型与语义检索。基于吴恩达老师《Large Language Models with Semantic Search》课程打造,针对检索增强生成,讲述了多种高级检索技巧以实现更准确、高效的检索增强...
"explain prompt tuning, and describe Google's Gen AI", "development tools.", "Large language models, or LLMs, are a subset of deep learning.", "To find out more about deep learning,", "see our Introduction to Generative AI course video." ...