construction zero-shot knowledge prompting

论文解读(KDSSDA)《Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation论文作者:Mauricio Orbes-Arteaga, Jorge Cardoso论 ......

论文解读(KD-UDA)《Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Yanping Fu, Yun Liu论文来源 ......

Prompt-“设计提示模板:用更少数据实现预训练模型的卓越表现,助力Few-Shot和Zero-Shot任务”

# Prompt-“设计提示模板:用更少数据实现预训练模型的卓越表现,助力Few-Shot和Zero-Shot任务” 通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 # 1 ......
据实 Shot Zero-Shot Few-Shot 模型

GNN学习 Knowledge Graph Embedding(更新中)

# GNN学习 Knowledge Graph Embedding 前面提到的方法都是只有一种边的类型,接下来要扩展到有向,多种边的类型的图上,即异质图(heterogeneous graph) 异质图有这样的几种类型: + Relational GCNs + Knowledge Graphs + ......
Embedding Knowledge Graph GNN

解密Prompt系列13. LLM Agent-指令微调方案: Toolformer & Gorilla

本章介绍基于模型微调,支持任意多工具组合调用,复杂工具调用的方案。工具调用的核心是3个问题:在哪个位置使用工具,使用什么工具,如何生成调用语句 - Gorilla & Toolformer ......
指令 Toolformer Gorilla 方案 Prompt

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL

删除数据库中以往的图 ``` MATCH (n) DETACH DELETE n ``` ### 创建节点 CREATE命令语法 > Neo4j CQL“CREATE”命令用于创建没有属性的节点。 它只是创建一个没有任何数据的节点。 ``` CREATE ( : { : ........ : } ) ......
图谱 Knowledge 知识 Graph Neo4j

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR 连接自建数据库

``` #输入查看数据库连接 neo4j$ :server status ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202308/80824-20230816130548712-41133454.png) 添加 远程连接,输入连接地址 ! ......
图谱 Knowledge Desktop GraphXR 数据库

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR

下载地址:https://neo4j.com/download/ ## 安装 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202308/80824-20230816104928898-1342667053.png) 下载时会产生激活码(保存下来) ......
图谱 Knowledge Desktop GraphXR 知识

Prompt、RAG、微调还是重新训练?如何选择正确的生成式AI的使用方法

生成式人工智能正在快速发展,许多人正在尝试使用这项技术来解决他们的业务问题。一般情况下有4种常见的使用方法: Prompt Engineering Retrieval Augmented Generation (RAG 检索增强生成) 微调 从头开始训练基础模型(FM) 本文将试图根据一些常见的可量 ......
使用方法 还是 方法 Prompt RAG

如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT?

导读 AI 不是来替代你的,是来帮助你更好工作。用better prompt使用chatgpt,替换搜索引擎,让你了解如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT。 01背景 现在 GPT 已经开启了人工智能狂潮,不过是IT圈,还是金融圈。 一开始,我觉的它就是一个增强版搜索引擎,在使用了一段 ......
ChatGPT Prompt

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Docker 安装

### 拉镜像 ```bash [root@localhost ~]# cat /etc/docker/daemon.json { "registry-mirrors": ["https://XXX.mirror.aliyuncs.com"] # 阿里镜像源 } # 拉取镜像 [root@local ......
图谱 Knowledge 知识 Docker Graph

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 CentOS 安装

### 系统需求 版本 JDK CPU 内存 硬盘 Neo4j 5.x 17 Intel x86-x64 Core i3 minimum,Core i7 recommended. AMD x86-x64, Mac ARM. 最低 2GB,推荐 16GB + 10G + Neo4j 5.x 11 Ne ......
图谱 Knowledge 知识 CentOS Graph

知识图谱(Knowledge Graph)根本概念

[TOC] 2012年5月17日,Google 正式提出了知识图谱(Knowledge Graph)的概念,其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果,增强用户搜索质量及体验。 假设我们想知道 “王健林的儿子” 是谁,百度或谷歌一下,搜索引擎会准确返回王思聪的信息,说明搜索引擎理解了用户的意图,知道我们要找 ......
图谱 Knowledge 根本 概念 知识

提升ChatGPT性能的实用指南:Prompt Engineering的艺术

一起探索 Prompt Engineering 的奥秘,并学习如何用它来让 ChatGPT 发挥出最大的潜力。 什么是提示工程? 提示工程是一门新兴学科,就像是为大语言模型(LLM)设计的"语言游戏"。通过这个"游戏",我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则,我们才能更清 ......
Engineering 性能 ChatGPT 指南 艺术

prompt gating代码探索

```python import torch def promptGating(gating, adding, x): ''' gating: (num_prefix, dim) adding: (num_prefix, dim) x: (seq_length, batch_size, dim) ' ......
代码 prompt gating

LightDB ltsql prompt支持与/**/注释共同使用

在LightDB 23.2版本中,已经在ltsql中兼容支持了Oracle的prompt语法(详见 https://blog.csdn.net/z465759695/article/details/130554022),但是尚不支持/**/与prompt混用的情况,例如: 在实际的业务场景中,/** ......
注释 LightDB prompt ltsql

Prompt Playground 7月开发记录(2): Avalonia 应用开发

# Prompt Playground 7月开发记录(2): Avalonia 应用开发 > 仅以此文记录开发过程中遇到的问题和个人的解决方案,如若有理解偏差或者更好的解决方案,欢迎指正。 客户端的开发的确不同于Web应用的开发。习惯了Web应用开发的模式之后,刚开始上手Avalonia应用的开发, ......
应用开发 Playground Avalonia Prompt

Prompt Playground 7月开发记录

# Prompt Playground 2023年7月开发记录 上个月的时候,出于日常工作需求,做了一个简单的提示词调试工具 Prompt Playground。 这个工具的初衷是为了方便测试,所以没有做太多的功能,只是简单的实现了一个提示词的运行界面,可以方便的调整参数,查看结果。尤其是希望没有开 ......
Playground Prompt

more and more construction problem,what should i do ?

## 一些构造 ### CF1464F Showing Off 显然原图连边会形成若干内向基环树森林,所有在同一个环上的点 $S$ 是相同的,注意到原图是二分图,因此所有环都是偶环。 一个重要观察是,我们可以让所有环的长度都是 2,因为总可以把长度 $> 2$ 的环拆成若干个二元环,而且在 $S_{ ......
more construction problem should what

语音合成技术3:HierVST: Hierarchical Adaptive Zero-shot Voice Style Transfer

HierVST: 分层自适应零样本语音风格转换 摘要: 尽管语音风格转换(VST)领域取得了快速进展,但最近的零样本VST系统仍然缺乏将新的说话者的语音风格进行转换的能力。在本文中,我们提出了HierVST,这是一个分层自适应的端到端零样本VST模型。在没有任何文本转录的情况下,我们仅利用语音数据集 ......

论文解读(AAD)《Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation论文作者:Minho Ryu、Geonseok Lee、Kichun Lee论文来 ......

论文解读(Moka‑ADA)《Moka‑ADA: adversarial domain adaptation with model‑oriented knowledge adaptation for cross‑domain sentiment analysis》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Moka‑ADA: adversarial domain adaptation with model‑oriented knowledge adaptation for cross‑domain senti ......
adaptation domain Moka adversarial ADA

2023广东省赛B Base Station Construction

[也许更好的阅读体验](https://blog.csdn.net/Morning_Glory_JR/article/details/132123369?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22% ......
Construction Station 2023 Base

Knowledge-QA-LLM: 基于本地知识库+LLM的问答系统

## ⚠️注意:后续更新,请移步[README](https://github.com/RapidAI/Knowledge-QA-LLM) ## Knowledge QA LLM =3.8, - 基于本地知识库+LLM的问答系统。该项目的思路是由[langchain-ChatGLM](https:/ ......

解密Prompt系列12. LLM Agent零微调范式 ReAct & Self Ask

这一章我们正式进入大模型应用,聊聊如何把思维链和工具使用结合得到人工智能代理。先介绍基于Prompt的零微调方案Self Ask和React,我们会结合langchain写个简单的Agent来玩一玩 ......
范式 Prompt Agent ReAct Self

ACM-knowledge <bitset>

关于bitset,详见[参考](https://www.cnblogs.com/yifusuyi/p/10072729.html); ```cpp #include #include using namespace std; using LL = long long; int main() { bi ......
ACM-knowledge knowledge bitset ACM gt

element-ui - $prompt非空验证

``` 查询 ``` ......
element-ui element prompt ui

在langchain中使用带简短知识内容的prompt template

# 简介 langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。 他是这句话的简写:"Prompt template that contains few shot examples." 什么意思呢?就是说在Prompt template带了 ......
langchain template 知识 内容 prompt

web自动化-提示框(Alerts警告框、Confirm 确认框、Prompt 提⽰框)

driver.refresh()WebDriver提供了⼀个API, ⽤于处理JavaScript提供的三种类型的原⽣弹窗消息. 这些弹窗由 浏览器提供限定的样式. Alerts 警告框 其中最基本的称为警告框, 它显⽰⼀条⾃定义消息, 以及⼀个⽤于关闭该警告的按钮, 在⼤多 数浏览器中标记为"确定 ......
Confirm Alerts Prompt web

prompt提示词

1:提示模型在匆忙做出结论之前思考解决方案——如让模型解题,让模型确定学生做题的解决方案等 2:减少模型产生幻觉方法:要求模型首先从文本中找到任何相关的引用,然后要求它使用这些引用来回答问题 3:介绍某些产品营销方案类似时,如想缩短答复内容,可加上请用50字概括等内容 4:需要对某篇文章等进行分析时 ......
prompt