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    介绍提示学习、连续提示、离散提示

    提示学习的过程中,模型的目标是产生一个与输入提示相关且符合预期行为的输出。例如,当输入提示是一个问题时,模型的任务便是生成一个合理的答案。...模型在下游任务中的表现对提示词(Prompt)的选择十分敏感,即模型的性能会因提示词的不同而有显著差异。选择合适的提示词对于确保模型在特定下游任务中的良好表现至关重要。...这得益于模型可以通过自我监督的方式,从海量文本数据中学习如何对各类提示进行响应。然而,提示学习也面临一些挑战。例如,选择适当的提示对模型的性能至关重要,但这通常需要进行大量的实验和调整。...离散提示(Discrete Prompts):这是人类手工设计的提示词,易于阅读和理解。在提示调整领域,离散提示是用于指导语言模型行为的特定手工制作的文本提示,适用于各种自然语言处理任务。...这些提示由人类设计,由可解释的单词和标记构成。这些提示是通过枚举或解析等技术创建的,旨在在训练或推理过程中向模型提供指令或约束。离散提示与软提示有所不同,软提示是通过基于梯度的方法优化的连续特征向量。

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    如何 通过使用优先级提示,来控制所有网页资源加载顺序

    这些“优先级提示”帮助浏览器在资源有限时,对哪些请求应该优先处理做出更少的假设和更明确的决策。...MDN 甚至特意在他们的优先级提示文档中指出: 仅在浏览器可能无法自动推断加载资源的最佳方式的特殊情况下使用它。过度使用可能会导致性能下降。 所以,不要因为这些工具存在就觉得有义务使用它们。...回顾:何时提示 这里有很多内容,所以让我们快速回顾一下你可能选择使用优先级提示的时机。这些都不是详尽无遗的。只是一些好的开始。...当你希望浏览器知道多个晚些时候发现的资源,其中一些比其他资源更对页面至关重要时,提示加载的资源。 提示你知道是用户体验的关键部分的 fetch() 请求,或者可以安全地被降级以为更重要的请求让路。...提示你希望尽快加载和显示的首屏图像。 提示对页面功能至关重要的脚本,但你不希望阻止页面的其他部分(包括其他资源)被解析和下载。

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    谷歌PageSpeed提示利用font-display控制网页字体可见性的加载和替换

    这项 CSS 功能,确保文本在网页字体加载期间始终对用户可见。...在字体加载前,会使用备用字体渲染,但是显示为空白,使得它一直处于阻塞期,当字体加载完成之后,进入交换期,用下载下来的字体进行文本渲染。...阻塞期很短(大约100毫秒),也就是说会有大约 100 毫秒的显示空白的后备字体,然后交换期也有时限(大约 3 秒),在这段时间内如果字体加载成功了就会替换成该字体,如果没有加载成功那么后续会一直使用后备字体渲染文本...这个就是说指定的网络字体是可有可无的,如果加载很快那么可以显示,加载稍微慢一点就不会显示了,适合网络情况不好的时候,例如移动网络。...那么在了解 font-display 之后,那么我们应该不难看出来,对于大部分情况应该把它的值设置为 swap ,这样在加载网络字体期间,使用后备字体进行渲染,加载完成之后在替换为指定的网络字体。

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