前段时间在 DeepLearning 学了一门 Prompt 的课程，吴恩达本人授课，讲的通俗易懂，感觉受益匪浅，因此在这里总结分享一下我的学习笔记。
提示工程是一门精细的艺术，其目的是设计问题或陈述，也称为“提示”，以从人工智能（AI）模型中提取特定的回答。
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。
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
目前官网的标价是：每1,000 token 收费0.002 美元，约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容，也就是说，openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能，能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话，那么你每次调用API 时，都必须叠加上之前的对话内容，而文字越多，花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
今天整理了下关于自动化上线的变更部分的内容，基本把字段和索引的变更范围涵盖了。
选自arXiv 作者：Urvashi Khandelwal等 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本研究旨在回答「神经语言模型如何利用上下文信息」的问题。通过控制变量法，斯坦福的研究者实验探究了神经语言模型使用的上下文信息量、近距离和远距离的上下文的表征差异，以及复制机制对模型使用上下文的作用这三个议题。 语言模型是诸如机器翻译和总结等自然语言生成任务中的一个重要组成部分。这些任务会利用上下文（词序列）信息估计待预测单词的概率分布。近年来，一系列神经语言模型（NLM）（Graves, 2013; J
在人工智能时代的今天，为了消除愿景与现实之间的鸿沟，以好奇心和想像力去（向人工智能机器）提出问题、提出好问题，越发显得格外重要了，其余的“智能体力活儿”交给您的 AI 助手去办吧。
本文介绍了“上下文切换”的概念以及它所带来的心理成本。当程序员在复杂的编程任务中进行“上下文切换”时，重新回到之前的工作状态比“简单”的中断更具挑战性。这是因为要完全转换到其他任务，需要清除缓存（短期内存）并加载整个新的上下文。这需要时间、精力，更需要思维的转换。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】自己部署一个ChatYuan，再也不用担心网络拥堵了！ 前段时间，元语智能开发团队训练了一个类似ChatGPT的功能型对话大模型ChatYuan，并在网页版中开放了试玩接口。 现在你也可以在自己的机器上部署一个ChatYuan了！ 模型可用于问答场景，能够结合上下文做对话、做各种生成任务，包括创意性写作，也能回答法律、新冠等领域类问题。 并且在全中文任务中支持零样本学习，用户可以通过提供prompt的方式来使用，支持文本生成、信息抽取和理解
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
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。
ChatGPT，一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型，可以提供广泛的知识和信息。在这篇文章中，我将介绍一些关于ChatGPT的背景、功能和使用方式的信息。
大数据文摘出品 最近ChatGPT太火了，想必大家都玩的不亦乐乎吧？ 不管是提什么稀奇古怪的要求，ChatGPT似乎都能给你满意的答案。 当然，有时候也会让你“惊喜”。 不过，看惯了人类教ChatGPT做事，有没有看过人类给ChatGPT打工？ 比如说，让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画，自己帮它画出来。Medium上一位博主就这么干了，文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客，真的非常有趣了！ 和ChatGPT合作画出超现实主义漫画 博主先是确认了一下，ChatGPT目前还不能画画……
现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng
作为一个程序员，年龄渐长经验更足，当你听到有人在讨论某个“银弹”的时候，你知道有人在推销一个夸大的东西(snake oil)。程序开发更多是一种妥协的艺术。
并发编程是为了让程序运行的更快，相比但单线程，使用多个线程处理一项任务，明显具有优越性。但在使用多线程时要注意，比如进程之间的通信和同步问题。
提示工程是一门新兴学科，就像是为大语言模型（LLM）设计的"语言游戏"。通过这个"游戏"，我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则，我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。
此前，人大等学校的多位研究者回顾了大语言模型在背景知识、关键发现和主流技术等方面的进展，尤其强调了大语言模型的预训练、自适应调优、使用和能力评估。
并发是为了提升程序的执行速度，但并不是多线程一定比单线程高效，而且并发编程容易出错。若要实现正确且高效的并发，就要在开发过程中时刻注意以下三个问题： 上下文切换 死锁 资源限制 接下来会逐一分析这三个问题，并给出相应的解决方案。 问题一：上下文切换会带来额外的开销 线程的运行机制 一个CPU每个时刻只能执行一条线程； 操作系统给每条线程分配不同长度的时间片； 操作系统会从一堆线程中随机选取一条来执行； 每条线程用完自己的时间片后，即使任务还没完成，操作系统也会剥夺它的执行权，让另一条线程执行 什么是“上下文
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