其中,PE2重在优化optimizer LLM本身的meta-prompt,属于纵向研究;LongPO探究长prompt设置下的调优方法,属于横向研究;BPO则提出一种预先训练、即插即用的新方法。 PE2:迭代optimizer LLM PE2的全称是:Prompt Engineering a Prompt Engineer,这也点明了其核心思路:对用来prompt engineer的LLM(即optimizer LLM),进行promp...
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 prompt-reference/conversational-assistants/prompt-2_sales-assistant.md Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -32,7 +32,7 @@ This prompt is inspired by the [GenAI Showcase App](https://marketplace.mendix.c In this example, ...
而提示词(【prompt】作为最基础的AI绘画知识,就是将一个您需要的画面通过文字描绘给AI的输入界面,让AI生产所需要的图片,包括二位的图面,3D的画面等。 而提示词(【prompt】需要靠个人的想象力及描绘能力,有时您可以通过别人的启发,去利用AI创造自己的画面,甚至改写自己的提示词从而输出自己需要的内容。 之前分享了...
1. Prompt工程+行业应用案例:Prompt2AI社区致力于提供高质量的Prompt工程和行业应用案例,让成员们能够深入了解如何有效地使用Prompt技术解决不同行业的实际问题。这些案例将涵盖从医疗保健到金融、教育等各个领域,帮助人们理解如何利用Prompt技术进行文本生成、自然语言处理和对话交互应用。 2. 大模型私有化部署/微调/精调...
采用少量样本提示作为输入，仅需花费 5 美元收集数据并进行 20 分钟的训练，Prompt2Model 框架生成的模型在性能上相较强大的 LLM 模型 gpt-3.5-turbo 表现出 20% 的性能提升。与此同时，模型的体积缩小了高达 700 倍。研究人员进一步验证了这些数据在真实场景中对模型效果的影响，使得模型开发人员能够在部署前预估...
在Prompt2Model的架构下,用户可以通过简单的文本指令定义任务目标,系统则自动完成从数据准备到模型训练的一系列流程。这一过程中,既有对已有资源如公开数据集和预训练模型的充分利用,也有通过大型语言模型(LLM)生成新数据以丰富训练样本的创新实践。例如,在处理某一特定领域的文本分类问题时,Prompt2Model能够快速定位相关...
You are about to download thePrompt 2 2.6.19 for iPhone and iPad (iOS 14.0 or Later): Prompt 2 is a Utilities App: SSH to your servers with style... • File Size: 18.58 MB (19487744 Bytes) • Device Compatibility: iPhone and iPad...
Prompt 2 2.6.13 for iPhone and iPad Prompt 2 is a Utilities App: SSH to your servers with style...
LongPO与BPO分别从纵向、横向和全新框架三个角度，探索了prompt工程的优化方法。PE2通过迭代优化meta-prompt，LongPO引入句子挑选机制，而BPO则提出预训练模型进行即插即用的prompt优化。这些研究旨在简化和提高prompt生成效率，让LLM能更高效、更安全地辅助工作。欢迎关注公众号，获取更多NLP知识和交流机会。
最近,卡内基梅隆大学和清华大学的研究人员提出了一种通用的模型构造方法Prompt2Model,开发者只需要构造自然语言提示,就可以训练出一个可用于指定任务的模型,并易于部署。 Prompt2Model框架包括检索现有的数据集、生成训练数据、搜索与训练模型、微调训练、自动化评估和部署等多个步骤。