construction zero-shot knowledge prompting
《LARGE LANGUAGE MODELS ARE HUMAN-LEVEL PROMPT ENGINEERS》论文学习
一、INTRODUCTION 深度神经网络规模和基于注意力的网络架构的结合，导致了语言模型具备了前所未有的通用性。“大型语言模型”（LLM）涌现出了很多令人惊艳的能力，包括： few-shot in-context learning zero-shot problem solving chain o ......
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
[TOC] > [Kojima T., Gu S. S., Reid M., Matsuo Y. and Iwasawa Y. Large language models are zero-shot reasoners. NIPS, 2022.](http://arxiv.org/abs/2205. ......
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
[TOC] > [Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Ichter B., Xia F., Chi E. H., Le Q. V. and Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in ......
Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought Reasoning for Knowledge-Intensive Multi-Step Questions
[TOC] > [Trivedi H., Balasubramanian N., Khot T., Sabharwal A. Interleaving retrieval with chain-of-thought reasoning for knowledge-intensive multi-st ......
语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用
语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 ......
《Prompting Is Programming: A Query Language for Large Language Models》论文学习
一、前言 大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。 在较高的层次上，给定一段输入，大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上，用户用指令（instructions）或示例（examples）去提示（prompt）大语言模型，以实施各种下游任务。 本质上，提示 ......
面向普通用户和开发者的ChatGPT Prompt Engineering 终极指南
你准备好发掘 ChatGPT 的全部潜力了吗？想象一下拥有一个AI工具，它能在很多方面帮助你 — — 从回答问题和创作有趣内容到提供个性化建议。这就是「Prompt Engineering」的用武之地 — — 一种有效且强大的方法，通过精心创建Prompt和指导，让 ChatGPT 的工作更出色。
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大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
【861】R programming related knowledge
Ref: R 字符串 Ref: R语言遍历文件和批量输出文件 head(x, n)Returns the first or last parts of a vector, matrix, table, data frame or function. Since head() and tail() a ......
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
[TOC] > [Lewis P. and Perez E., et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. NIPS, 2020.](http://arxiv.org/abs/2005.11401) ......
summarize prompt
后面我问你的所有东西都用中文回答我， 我给你发链接，你总结链接中的视频内容， 不要列举1 2 3 4 这样，不要发emoji，直接总结，明白了吗 plugins： ......
AI查理芒格—把经典思维模型prompt化
我又来分享有用的prompt编写思路啦，今天带来的是一则AI思维模型prompt思路： 因为今天的prompt使用了嵌套逻辑，会有点绕，所以我先把提纲挈领的部分列在前面，我们的目的是： 1：让ChatGPT自己描述思维模型的概念和编写prompt的基本原则，如果有偏差，进行调整 2：给ChatGPT ......
解密Prompt系列11. 小模型也能COT-先天不足后天来补
现实场景中考虑成本和推理延时，大家还是希望能用6B的模型就不用100B的大模型。但在前两章反复提到小模型不具备思维链推理能力，那这个能力有可能通过后天训练来获得么？如何让小模型具备COT能力呢？ ......
Prompt Playground： 一个简易的提示词调试工具
# Prompt Playground： 一个简易的提示词调试工具 将LLM引入到日常的开发工作中后，会面临大量的提示词调试的工作，由于LLM不确定性，这个工作会变得非常的繁琐，需要不断的调整，甚至需要大量的重试来确保输出结果的稳定性，以确保提示词的有效性。 通常情况下可能会使用OpenAI（Azu ......
PromptLang：A simple prompt-based programming language specifically designed for use inside GPT prompts
PromptLang：A simple prompt-based programming language specifically designed for use inside GPT prompts ......
7个有用的Prompt参数
ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时，"prompt"通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。 在使用生成式AI模型时，提供一个清晰、具体的prompt非常重要，因为它会直接影响 ......
Query2box Reasoning over Knowledge Graphs in Vector Space using Box Embeddings
[TOC] > [Ren H., Hu W. and Leskovec J. Query2box: Reasoning over knowledge graphs in vector space using box embeddings. ICLR, 2020.](http://arxiv.org/ ......
机器翻译 | Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study论文翻译
## 题目： 机器翻译的提示大语言模型:一个案例研究 ## 摘要 对提示的研究表明，在很少甚至没有监督训练的情况下，提示在许多任务中表现出色。然而，文献中对机器翻译的提示还没有充分的研究。**本文对翻译提示策略进行了系统的研究，考察了提示模板和示例选择的各种因素，填补了这一空白**。我们进一步==探 ......
Cannot construct DataBuffer
是创建的tif太大，内存不够了吗？ Java geotools how to create coverage grid：https://stackoverflow.com/questions/66209936/java-geotools-how-to-create-coverage-grid jav ......
基于大模型的优质prompt开发课
prompt的构建方式 任务、生成主体、细节（可选）、输出形式（可选） 迭代、引导、工具、模型微调 优化技巧 找到更多的细节词、提升重点词敏感度，避免prompt过长 三大类、十个技巧： 迭代法 创作评估 定基础：任务+内容主体 例子：请写出一篇影评，电影名为《阿甘正传》 需求强调 顺序：将对应需求 ......
langchain:Prompt在手,天下我有
[toc] # 简介 prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。 写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。 理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。 # 好 ......
ChatGPT 英语学习 prompt
You are a native English speaker, and you are teaching a high school student about English. You will be given English word or phrases, please explain ......
P7561[JOISC 2021 Day2] 道路の建設案 (Road Construction) 题解
# P7561[JOISC 2021 Day2] 道路の建設案 (Road Construction) 题解 ## 题目描述 JOI 国是一个 $x\times y$ 的二维平面，王国里有 $n$ 个城镇，分别编号为 $1, 2, \cdots, n \in [1,2.5 \times 10^5]$ ......
报错 Cannot construct instance of `java.time.LocalDate` LocalDateTime
原因：报错的原因就是导入了JacksonObjectMapper对象映射器，导致不知道怎么将LocalDateTime转换成Json类型的数据了，在没有导入使用JacksonObjectMapper的时候是不会报错的。 解决方式：指定LocalDateTime类型的数据如何进行序列化就好了，给实体类 ......
解密Prompt系列10. 思维链COT原理探究
这一章我们追本溯源，讨论下COT的哪些元素是提升模型表现的核心。结合两篇论文的实验结论，可能导致思维链比常规推理拥有更高准确率的因素有:思维链的推理过程会重复问题中的核心实体；正确逻辑推理顺序的引入 ......
Constructive Problem
Constructive Problem time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output As you know, any pro ......
EveryWhereIsSparserThanWhole(Construction)
# [[ARC161D] Everywhere is Sparser than Whole (Construction)](https://www.luogu.com.cn/problem/AT_arc161_d) 构造题，重在思路，代码不难。 考虑有一个性质，既然部分比整体更稀疏，那么需要每个点的 ......
Prompts常用技巧
想象一下，你手上有一辆最新款的跑车，性能优越，设计出色。但是，如果你不知道如何驾驶它，那这辆跑车只是一件昂贵的装饰品，而你也无法体验到驾驶的乐趣。 同样的，现在你手中拥有了最先进的AI技术ChatGPT。但是，如果你不知道如何“驾驶”，那么这个工具的价值就大打折扣。但是别担心，今天我将带你揭开Cha ......