将推理过程建模为图(而不是链或树) ，我们或许可以更好地捕捉在对问题进行推理时可能出现的各种非线性模式。 常见的提示技术包括基础方法和一些高级技巧。基础方法包括提示工程，上下文窗口，提示结构等。...2.基于图结构数据的人工智能 由于我们的目标是利用图数据结构对推理过程建模的提示技术，所以需要了解在机器学习应用中通常如何处理图结构数据。...GoT可以扩展，使得不同大模型即插即用，提示技术也会变得容易。 GoT 框架将 LLM 的推理过程表示为一个(有向)图。图中的每个节点对应一个 LLM 生成的单个思想，边表示思想之间的关系。...6.小结 从链到树再到图，是一个自然的演进过程，基于图的提示技术允许大模型将其推理过程构造成一个图结构。...解读大模型的参数 大模型系列：提示词管理 提示工程中的10个设计模式 大模型应用框架：LangChain与LlamaIndex的对比选择 解读大模型应用的可观测性 大模型系列之解读MoE 在大模型RAG
（中/英） 二、提示词生成器 现在你是一名基于输入描述的提示词生成圈，你会将我输入的自然语言想象为完整的画面生成提示词。...请注意，你生成后的内容服务于一个绘画AI，它只能理解具象的提示词而非抽象的概念，我将提供简短的中文描述，生成器需要为我提供准确的提示词，必要时优化和重组以提供更准确的内容，也只输出翻译后的英文内容。...请模仿示例的结构生成完美的提示词。...九、AI提示词 我想让你充当 Midjourney 人工智能程序的提示生成器。你的工作是提供详细和有创意的描述，以激发人工智能的独特和有趣的图像。...我希望你能充当 ChatGPT 提示生成器，我会发送一个主题，你需要根据主题内容生成一个以“我希望你能充当”开头的 ChatGPT 提示。
既然大模型应用的编程范式是面向提示词的编程，需要建立一个全面且结构化的提示词库， 对提示词进行持续优化也是必不可少的，那么如何在大模型应用中更好的管理提示词呢？ 1....2.1 上下文 提示词的上下文或背景元素为大模型提供了必要的信息，从而生成相关且准确的响应。...3.什么是提示词管理 大模型应用需要一个针对产品级大型语言模型的高效管理系统。...后者关注于创造性的设计提示词以最大化每次与大模型交互的效率，涉及一系列独特的实践和原则。...务必密切监控自己对大模型的使用量及相应的费用，这对于确保项目不超出预算至关重要。 4.5 定期评估提示词的有效性 在一个大型模型中表现出色的提示词，在另一个大模型中可能会效果不佳。
小伙伴得问题是怎么让柱子上显示出来一个图呢？ 工具提示 我们管鼠标悬停时可以显示的信息叫做：工具提示。 通常的工具提示，是这样的： ? 称这种工具提示，叫：默认工具提示。...如果希望用图表来做工具提示，需要有两步： 用页面作为容器来容纳图表并设定该页为工具提示页 在需要使用工具提示页的图表的工具提示中设置 制作工具提示页 制作工具提示页，首先，要设置页面为： ?...系统专门准备的这个尺寸就是为工具提示也留着的。 现在就可以在工具提示页里放置一个图表，例如： ? 这样一个工具提示页就做好了。 很多人会好奇的是，这个页面如何随着其他的图而变呢？...其道理在于它会受到其他图的筛选。 使用工具提示页 做好了工具提示页，在几乎任何图表都可以使用，这需要做一个设置，即可，如下： ? 然后将报表页设置为： ? 刚刚创建的工具提示页即可。...总结 刚刚接触 Power BI 的小伙伴，很多人会被工具提示页这类技巧吸引，因为的确比较酷炫，在实际使用的时候，要注意场景，因为只有当用户将鼠标悬停的时候才会出现这个提示。
只需要一张参考图就能完成以上转变，部分图片几乎可以达到定制大模型的效果了。 咳咳，各位AI绘画圈的朋友们，打起精神来，又有好玩的了。 （ps....第一三张效果图来自油管博主@Olivio Sarikas，第二张来自推特博主@sundyme） ControlNet上新：保留原图画风的修图功能 以上更新内容，其实指的是一个叫做“reference-only...也就是说，现在你想要在保持原图风格的前提下进行修改，使用提示词直接在原图上就能操作。...如官方示例图将一只静立的小狗改成奔跑动作： 你只需要将你的ControlNet升级到1.1.153版本以上，然后选择“reference-only”作为预处理器，上传狗的图片，输入提示词“a dog...有人称这是ControlNet迄今为止最棒的一个功能： 传一张带有人物姿势的动漫图片，再写一句看上去跟原图完全无关的提示。突然之间，你想要的效果就在原图的基础上跑出来了。
Dall-E 3 的增强相比较 Dall-E 2 的图像生成，Dall-E 3 对图像的增强有以下几个方面：提示优化：详细的提示会带来更为准确的图片结果。...("img_" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png")def test_image_normal(): # 文生图，...generate_image_path(), 'wb') as f: f.write(image_response.content)增加图像生成的条件def test_image_style(): # 文生图...print(f"生成的第{i}张图片地址是：{image.url}")修改图像下载 img1.png 下载 img2.pngdef test_change_image(): # 将图1...根据提示在图2的标记上进行修改 response = client.images.edit( model="dall-e-2", image=open("img1.png
『 前提 』 在学习游戏开发构成中，有时候需要找到一些漂亮的图，作为演示效果，一般都会网上搜集一些，现成的游戏图，基本上都会合成大图发布，图片多起来，一张张裁剪，工作量繁重，如果能有大图信息的文本文件和大图原文件...，可以考虑通过以下脚本实现大图的拆分，不同格式的文件，都可以根据这个原理进行，修改对应的读取格式代码，和保存图片代码即可。...『 原理 』 读取文本文件，获取小图的信息，根据信息，保存对应位置的图即可，需要使用到 PIL中的 Image。...『 使用说明 』 *.atlas和*.png文件，放置在脚本根目录下，执行splitAtlas.py，根据提示，输入需要拆分的大图文件名，执行完成以后，就会新创建一个和大图文件名相同的文件夹，小图都在目录下面...『 获取代码 』 关注微信公众号，发送“拆图”获取源码。
第二种策略是将图转化为自然语言，然后仅通过语言模型进行处理。最常见的流程是首先将图结构转化为文本表示（例如邻接表或边表），作为提示插入到大语言模型中，然后使用自然语言进行图分析。...下面简要总结用于图模型的适配技术。 提示学习最初是指为语言模型提供特定指令，以生成下游任务所需的内容。在大模型中，如何构建有效的提示是提升其在上下文学习效果的重要途径。...例如，大语言模型的提示通常包含下游任务的描述和一些示例。构建提示的一个关键在于使下游任务的形式和预训练任务一致。...为使图大模型在这些领域中有效应用，需要利用大量易收集的图数据，并结合领域知识，对图大模型进行相应处理，例如微调或提示学习等。...最近，同样有不少研究将大语言模型应用于文本属性图。然而，现有方法仅通过提示将图结构信息传递给大语言模型，导致大语言模型无法理解图内部复杂的结构关系。
一、垫图 - 以图作图 / 上传图片 / 引用链接 + 提示词 如果想要在一张图片的基础上 , 绘制另一张图片 , 进行如下操作 ; 将图片从 桌面目录 中拖动到 Discord 界面中 , 拖动完以后...truck bucket on the basis of the picture above, do not change the picture drastically 开始执行任务 ; 二、为提示词添加权重...- ::提示词::权重数字 ---- 如果要为某个词添加权重 , 使用 一对 双冒号 :: 包裹提示词 , 并且在最后一个双冒号后面添加 权重数字 , 取值范围 1 ~ 5 ; 如下示例 , 将 empty...trunk 提示词设置为 权重 3 ; Mining truck, ::empty trunk::3 , side view, going right, flat icon 生成效果如下 :
", // 小图加载失败，会先使用loading图片占位，避免页面卡顿，等待大图加载完成使用大图 small: "https://xixixi.net.cn/resources/images...https://xixixi.net.cn/resources/images/error.png", }, { text: "使用加载失败图片", // 小图和大图地址都加载失败...，:loading是加载中的图片地址，:big是大图的图片地址，:error是图片加载失败的图片地址。...，大图可以使用时返回大图地址 } } bigImage.onerror = function() {...bigImg}) // 2.根据图片信息进行处理 .then((res) => { el.setAttribute('src', res) // 6.使用小图或者大图渲染界面
信息构建：构建系统的程序或信息流（譬如对电话树系统就是一个选项树形图，对于一个网站就是一个显示页面层级关系的站点导航图）。
【Awesome-Graph-LLM：图网络GNN+大型语言模型(LLM)相关资源列表】 github.com/XiaoxinHe/Awesome-Graph-LLM Datasets & Benchmarks
--首页大图--> options->IndexLogo() ?...-- 首页大图 --> 大图 -->
.
为了解决这一问题，一些近期工作提出了针对图模型的提示微调方法，能够更加高效地将预训练模型适应到下游任务和数据上。...为了解决挑战 C3，我们利用大型语言模型进行数据增强，以丰富我们的预训练，使用提示树算法和吉布斯采样来模拟现实世界的图结构关系数据。...模型介绍 模型整体架构如下图所示，可以分为三个部分，分别为1）统一图Tokenizer，2）可扩展的图Transformer，3）大语言模型知识蒸馏。...大语言模型知识蒸馏 由于数据隐私等原因，获取各个领域的数据来训练通用图模型是很有挑战性的。...提示树算法. 将节点分割成子类别并生成细粒度实体的过程遵循一种树状结构。最初的一般节点（例如“产品”、“深度学习论文”）作为根，细粒度实体作为叶节点。我们采用树形提示策略来遍历和生成这些节点。
大语言模型（后文简称LLM）已经火热了近两年，相信大家或多或少都学习过一些Prompt技巧。但你有没有思考过：为什么使用这些Prompt能得到更好的输出结果？...这个计算量非常大，因此LLM需要消耗大量算力，也导致它返回结果较慢。 冷知识：正是因为LLM回复的过程是不断通过预测来补全文本，所以OpenAI的对话接口叫completion。 ...One-shot/Few-shot 这俩提示词技巧直白来说，其实就是给大模型一些参考样例，One-shot就是给定单个样本，Few-shot是给定多个样本。...思维链（Chain of Thought） 思维链技巧的核心是让大语言模型展示其推理过程。这种方法特别适用于需要逐步推理或复杂计算的问题。...然而，当我们限制LLM直接给出答案而不提供推理过程时，所有的大模型都会出错。如果你使用不同的模型多次尝试，你会发现在这个限制下，所有模型都是在瞎猜。
前言：这是一篇很好地讲解了提示词工程的文章，提示词是fine tune大模型的一种比较经济适用的方式，基于提示词搭建一套agent可能是能形成未来生产力的关键一环。...你可以看到同一个模型根据提示可以输出简单到非常复杂的答案。因此，设计提示的方式非常重要。...我将介绍的方法有： •少样本提示•思维链提示[2]•自一致提示[3]•ReAct - 推理与行动提示[4]•PAL - 程序辅助语言模型[5]•MRKL 系统 - 模块化推理、知识和语言[6]•自问自答搜索...在向LLM提示时，我们提供了一些带有示例代码的问题。LLM使用few-shot方法完成输出，然后将该输出交给Python解释器运行。向LLM提供的提示大致如下： 提示 Q: Olivia有23美元。...下面是该方法与 CoT 的比较： 图3 — https://arxiv.org/pdf/2210.03350.pdf 如您所见，Self-Ask通过将原始问题拆分为子问题，分别解决它们，然后将所有中间答案组合起来获得最终答案
, 然后描述动作 , 最后描述 结果 ; 句子构建 : 选择 单词 和 短语 来构成 完整句子 , 将多个信息合并到一个句子里进行表达 , 并添加 连接词 使内容看起来是一个完整的句子 ; 四、使用 提示词...+ 大模型 实现 NLU GPT 大模型 可以解析 提示词 Prompt 中的 文本信息 , 将其中的关键信息筛选出来 ; 在 提示词 中 , 可以使用如下 话术 , 将 GPT 大模型 的 输出 限定为...1. xxx字段的取值为xxx类型，取值是xxx； 实现 NLU 的 提示词 模板如下 : # prompt 模版 prompt = f""" {instruction} {output_format...+ 大模型 实现 NLG 自然语言生成 ( NLG , Natural Language Generation ) 是 将 格式化的 状态数据 转为 自然语言文本 ; 在上面的 NLU 中 , 将用户输入的语言...""" 将上述 任务描述 , 输出描述 , 用户输入 , 组合成提示词 ; # 任务描述 instruction = """ 你的任务是识别用户输入的内容。
一、提示词用法 提示词 Prompt 的 两种用法 : 直接提问 : 直接向 GPT 大模型提问 , 得到一个具体问题的答案 , 如 : XXX 错误如何处理 ; 集成应用 : 将 提示词 Prompt...集成到自己开发的应用程序中 , 结合自己公司的实际业务状况 , 生成与自己业务相关的一系列提示词 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示词 Prompt 构成 1...、提示词构成 提示词 Prompt 构成 : 指定角色 : 为 大模型 指定一个角色 , 明确指出 " 你是一个 XX " 是很有用的 ; 如 : 你是一位软件工程师 , 请写出 XXX 代码 ;...; 将 指定角色 " 你是一个 XX " 提示词 , 必须放在最前面 , 已经有论文研究过了 , 指定角色提示词放在最前面 , 生成的结果最准确 ; 大模型 对 提示词 Prompt 开头和结尾的文本更加敏感...大模型 进行聊天 , 了解 GPT 都训练了哪些数据 , 都输出了哪些数据 ; 如何 知道 GPT 大模型训练了哪些数据 , 借助这些数据 进行 提示词 Prompt 的 调优 , 以 " 西游记 "
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000040140312 作者：XboxYan 今天来看一种十分常见的交互：提示框（tooltips）。...通常提示框都是纯色的，比如下面这个 ? 这类布局实现还不算复杂，可以用一个圆角矩形和一个小三角拼接形成，设置相同的颜色就可以了 ?...完整代码可访问 tooltips-mask-paint-var (codepen.io)点击预览 四、描边效果 有时候提示框可能还会有描边的效果，比如这样的 ?...不规则边框的生成方案 (juejin.cn)，可惜效果不是特别完美（略微模糊） 如果尺寸固定，那么可以直接使用 svg 方式，参考这篇文章：用SVG实现一个优雅的提示框 (juejin.cn) 就目前而言...唯一的缺陷是兼容性不够好（现仅支持 Chrome 65+ ），但是值得学习 当然，这些方式不仅仅是实现本文的布局而已，更多的是提供一种思路，下次碰到其他的异形布局也能马上联想出相应的解决方案，而不是选择切图.
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