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  • 万字长文之提示学习和微调大模型（Prompt Learning . . .
    提示学习的通用流程（General Workflow） 提示学习的基本流程主要包括以下四个步骤：提示构造（Prompt Construction），答案构造（Answer Construction），答案预测（Answer Prediction），以及答案-标签映射（Answer-Label Mapping）。接下来以NLP中很常见的 text classification 任务：情感分类（Sentiment Classification）作为例子
  • Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？ - 知乎
    今天偶然间看到了斯坦福大学CS224N——深度学习自然语言处理（NLP with DL）——的prompting和RLHF这一讲的课件，读完之后顿觉醍醐灌顶，再加上课件本身逻辑清晰、内容层层推进且覆盖了NLP领域最新进展（2023年冬季课程），于是对此课件进行简要总结，以备后续不时之需。 今天就先总结下最近最火的
  • NLP 里 prompt engineering （设计一个问题的背景提示）有 . . .
    如图1的“提示工程”部分所示，首先必须考虑提示形状，然后决定是采用手动还是自动的方法来创建所需形状的提示。 换句话说，人为完成提示工程是依靠经验的，而且由于prompt的不确定性（out-of-distribution），人为的prompt engineering在少数情况下并不适用。
  • Prompt Tuning 相比于 Fine Tuning 在哪些场景下表现更好？
    模型专用性特定任务微调导致部署成本过高 三 提示学习是什么 首先我们应该有的 共识 是：预训练模型中存在大量知识；预训练模型本身具有少样本学习能力。 GPT-3 提出的 In-Context Learning，也有效证明了在 Zero-shot、Few-shot场景下，模型不需要任何参数，就能达到不错的效果，特别是近期很火的GPT3 5
  • 想成为一名提示工程师都需要学习什么？ - 知乎
    先不说学习路线，就提示工程师这个「职业」，是否就能让你抓住AI的这波热度。 提示工程师，说得难听点，就是能打字就能干的活。 有人会不服，提示工程师还是要熟悉LLM的习性，而且需要还是要沟通技巧等软技能。 确实，这些都是需要掌握的。
  • 如何紧跟Ai时代步伐成为一名提示词工程师？ - 知乎
    想学好AI提示词，优质的提示词网站可不能少，我是一名AIGC培训师，正是靠着这些提示词网站，学习和找到了大量可用的提示词！本篇文章无保留地分享我的收藏夹里好的资源！ 一、先模仿，再超越 众所周知，chatgpt使用得好不好，和你的提问有很大的关系，这个提问又叫提示词、指令或者是prompt
  • 学习comfyui的正确路线？ - 知乎
    1 FLUX不需要反向提示词，留空即可 2 正向提示词后面增加引导节点 当你这样拆解开来看，你会发现所有的变化其实都只是微微调整。 有的FLUX 1模型并没有被打包成一键加载的checkpoint，这时候需要把UNet CLIP VAE 分别加载，注意对比下面的工作流和上面的工作流：
  • 大语言模型的预训练 [4]：指示学习Instruction Learning . . .
    指示学习的优点是它经过多任务的微调后，也能够在其他任务上做 zero-shot，而提示学习都是针对一个任务的。 泛化能力不如指示学习。 3 与其他大语言模型技术对比 3 1 Instruction Learning 与 Prompt Learning 相同之处： 核心一样，就是去发掘语言模型本身具备的知识


















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