提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
不到40天,ChatGPT的日活量已突破千万!而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
大型语言模型大有用处,在设计 prompt 方面,人们通常建议为语言模型提供详尽的任务描述和背景信息。
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QuerySet本身可以在不访问数据库的情况下构造、过滤、切片或复制和分配。只需要在需要从数据库检索数据或将数据保存到数据库时访问数据库。 可以通过以下方式执行QuerySet:迭代。
这几天疫情爆发,只能待在家里为社会多做些贡献,一天深夜无意逛安全资讯的时候发现最新的一个漏洞:CVE-2020-7471 Potential SQL injection via StringAgg(delimiter)。漏洞是 django 的,于是我将漏洞编号拿到 google 查找了一番,发现并没有找到任何关于这个漏洞的详细说明和利用 POC,于是我动手写下了这篇文章。
其中的卷王当属Anthropic 公司,其五月份就将 Claude 的上下文窗口从 9k token扩展到了 100k。
AI 科技评论按,在各种社交平台上,经常会出现一些违规的内容,如恐怖视频、侮辱性的言语等。如何将这些内容识别出来并进行处理对平台健康良好的运作具有重大意义。近日,Facebook 人工智能研究院发表了一篇博文,探讨了这个问题。AI 科技评论编译整理如下文。
提示工程是一门相对较新的学科,用于开发和优化提示,以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。快速的工程技能有助于更好地理解大型语言模型(llm)的功能和局限性。研究人员使用即时工程来提高llm在广泛的常见和复杂任务上的能力,如问题回答和算术推理。开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。
ChatGPT[1] 就不用多做介绍了,大家应该都知道。众所周知,Rust 中学习过程中最知名的学习障碍是生命周期(Lifetime)。于是,我今天尝试让 ChatGPT 来解释 Rust 的生命周期问题,看看 ChatGPT 对于降低 Rust 学习曲线是否有确切的帮助。
所有JavaScript代码都需要在某种环境中托管和运行。在大多数情况下,这种环境是一个web浏览器。
近年来,随着机器学习(Machine Learning),特别是深度学习(Deep Learning)的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,并在实际应用中崭露头角。
Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
Composition API 一组基于功能的附加API,允许灵活地组成组件逻辑。
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