Prompt进阶系列4LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt -- 知识铺
Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt 1.结构化 Prompt简介 结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们日常写作的文章，看到的书籍都在使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Pro……
大语言模型的预训练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 -- 知识铺
大语言模型的预训练[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 1.思维链定义 背景 在 2017-2019 年之间，随着 Transformer 模型的提出，计算资源与大规模语料库不断出现，自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化，传统的全监……
Prompt进阶系列5:LangGPT(提示链Prompt Chain)–提升模型鲁棒性 -- 知识铺
Prompt进阶系列5:LangGPT(提示链Prompt Chain)–提升模型鲁棒性 随着对大模型的应用实践的深入，许多大模型的使用者， Prompt 创作者对大模型的应用越来越得心应手。和 Prompt 有关的各种学习资料，各种优质内容也不断涌现。关于 Prompt 的实践的不断深入，大家对 Prompt 的认知也越来越深入。但同时……
Prompt进阶3:LangGPT(构建高性能质量Prompt策略和技巧2)–稳定高质量文案生成器 -- 知识铺
Prompt进阶3:LangGPT(构建高性能质量Prompt策略和技巧2)–稳定高质量文案生成器 1.LangGPT介绍 现有 Prompt 创建方法有如下缺点： 缺乏系统性：大多是细碎的规则，技巧，严重依赖个人经验 缺乏灵活性：对他人分享的优质 prompt 进行调整需要直接修改 prompt 内容 缺乏交互友好性：优质 prompt 的配……
Prompt进阶2:LangGPT(构建高性能Prompt策略和技巧)–最佳实践指南 -- 知识铺
Prompt进阶2:LangGPT(构建高性能Prompt策略和技巧)–最佳实践指南 0.前言 左图右图 prompt 基本是一样的，差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到，一词之差，回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果，我们需要调整设计提示词，这也就是所谓的提示工程。 一个广泛的理解……
Prompt进阶系列1面向大语言模型的自然语言编程框架 -- 知识铺
Prompt进阶系列1:LangGPT(从编程语言反思LLM的结构化可复用提示设计框架) 大语言模型 (Large Language Models, LLMs) 在不同领域都表现出了优异的性能。然而，对于非AI专家来说，制定高质量的提示来引导 LLMs 是目前AI应用领域的一项重要挑战。现有的提示工程研究已经提出了一些零散的优化原则，也有些研究……
使用生成式AI快速高效地创建优质用户界面 -- 知识铺
[ ](https://.com/@hortfrancis?source=post_page—–aa8da09df2ca——————————–)[ ](https://javascript.plainenglish.io/?source=post_page-----aa8da09df2ca--------------------------------) 有关如何使用生成式 AI 在网络浏览器中快速高效地创建优质用户界面的教程。 设计网页样式很困难。 很多时候，它们看起来很可怕——尤其是当你刚开始的时候。 体验没有捷径，但有足够好的用户界面的捷径——对我们来说幸运的是！ 也许您刚开始担任 Web 开发人员，或者在训练营学习，或者您本身作为设计师并……
增强大型语言模型推理能力的多种方法研究 -- 知识铺
[ ](https://sbagency..com/?source=post_page-----52338111d27b--------------------------------) https://arxiv.org/pdf/2403.04121.pdf 虽然人类有时确实表现出通过自我批评纠正自己错误猜测的能力，但在LLMs的情况下，这种假设似乎没有基础。 https://arxiv.org/pdf/2403.14312v1.pdf 思想链（CoT）提示可以增强大型语言模型（LLMs）的推理能力，使其成为解决复杂推理任务的主要方法。现有的 CoT 综合方法通常专注于更简单的推理任务，从而导致低质量和不一致的 CoT……
增强大型语言模型推理能力的多种方法和框架研究 -- 知识铺
[ ](https://sbagency..com/?source=post_page-----52338111d27b--------------------------------) https://arxiv.org/pdf/2403.04121.pdf 虽然人类有时确实表现出通过自我批评纠正自己错误猜测的能力，但在LLMs的情况下，这种假设似乎没有基础。 https://arxiv.org/pdf/2403.14312v1.pdf 思想链（CoT）提示可以增强大型语言模型（LLMs）的推理能力，使其成为解决复杂推理任务的主要方法。现有的 CoT 综合方法通常专注于更简单的推理任务，从而导致低质量和不一致的 CoT……
探索计算机如何通过马尔可夫链和GPT生成文本及其在现代技术中的重要性 -- 知识铺
[ ](https://sschilakapati..com/?source=post_page-----106156aee152--------------------------------) 在这篇博文中，我将分享我所学到的关于文本生成的知识。当我深入人工智能和机器学习的世界时，这对我来说是一次相当大的探索之旅。我想了解计算机如何生成文本，所以我做了一些挖掘。 一路走来，我遇到了不同的方法和模型，我很高兴与您分享我的发现。我们将首先讨论称为马尔可夫链的东西，然后转向……
