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Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理介绍学习笔记
在了解PPO之前，首先需要了解Policy Gradient，PPO是建立在PG上的。 ### Policy Gradient 基本参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/66205274进行整理。 给定状态和动作的序列 $s1\rightarrow a1\rightarrow ......
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 ......
[CSS] Serve optimized images
Try throttling to a slow internet in the browser Dev tools and visit a website made up of HD images like unsplash. That's how to experience the pain o ......
《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 ......
(GCC) gcc 编译选项 -fno-omit-frame-pointer，-fno-tree-vectorize，fno-optimize-sibling-calls；及内存泄漏、非法访问检测 ASAN
omit-frame-pointer 开启该选项，主要是用于去掉所有函数SFP（Stack Frame Pointer）的，即在函数调用时不保存栈帧指针SFP，代价是不能通过backtrace进行调试根据堆栈信息了。通过去掉SFP，可以提高程序运行速度，达到优化程序的目的。如果要打开栈指针，使用 - ......
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 ......
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： ......
【文献阅读】Optimization and perform criteria of a Stokes polarimeter based on two variable retarders
minimize the noise transmitted through the matrix 主要用三个参数衡量 indicator the condition number (CN) the Equally Weighted Variance (EWV) the error associat ......
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 ......
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 ......
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 ......
AtCoder Regular Contest 164 E Segment-Tree Optimization
[洛谷传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/AT_arc164_e "洛谷传送门") [AtCoder 传送门](https://atcoder.jp/contests/arc164/tasks/arc164_e "AtCoder 传送门") 妙妙题。 我们考虑 ......
论文阅读 | Penetration Testing Active Reconnaissance Phase – Optimized Port Scanning With Nmap Tool
我们可以使用 TCP 端口扫描对物联网设备进行分类吗？https://ieeexplore.ieee.org/document/8913346 xx xx --> # 1 介绍 在[10]中，我们根据统计属性（如活动周期，端口号，信令模式和密码套件）来表征物联网流量。此外，提出了一个多阶段机器学习模 ......
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 ......
[ARC164E] Segment-Tree Optimization
# [ARC164E] Segment-Tree Optimization 题目大意是让你构造一棵广义线段树，给定若干个询问使得询问出的区间最大深度最小并且最大神帝的个数最少。感官上，我们认为满二叉树很优美，所以可以朝着这个方向思考。 首先，不难看出有一些区间中所有数在所有询问中被绑在了一起，即要么 ......
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 ......
【论文解析】EJOR 2011 A clustering procedure for reducing the number of representative solutions in the Pareto Front of multiobjective optimization problems
> 论文名称：A clustering procedure for reducing the number of representative solutions in the Pareto Front of multiobjective optimization problems ### 动机 假 ......
MySQL 磁盘爆了，是 optimize table 的锅
MySQL 磁盘爆了，是 optimize table 的锅 原创 张冲 DBA烂笔头 2023-06-27 10:57 发表于广东 收录于合集#mysql6个 2023-06-26 22:17左右，收到某系统的主库磁盘使用率告警。2023-06-26 23:02左右收到该系统的从库磁盘使用率告警。 ......
Comparing with traditional convex optimization methodology, what are advantages of PSO algorithm
与传统的凸优化方法相比，粒子群算法有哪些优点 与传统的凸优化方法相比，粒子群优化（PSO）算法具有以下优点： 全局搜索能力：PSO算法具有较强的全局搜索能力，能够在多个解空间中寻找最优解。由于粒子群在搜索过程中可以通过信息共享和合作，有助于避免陷入局部最优解。 适应性和自适应性：PSO算法具有适应性 ......
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 ......
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 ......
Prompt工程进阶之Tree of Thoughts
摘要 本期和大家一起读篇论文，由 Google DeepMind 和普林斯顿大学联合提出的「思维树[1]」框架。该框架是 COT(思维链)的泛化模型，它基于人类认知学理论，思维的快慢系统，提出了一种基于树模型的 Prompt 提示方法。 整体感受，论文思路很好。首先 LLM 的 COT 是激发 LL ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法 ......