Semantic Kernel入门系列:利用Handlebars创建Prompts functions

引言 本章我们将学习通过Handlebars Prompts Template来创建Prompts functions。 什么是Handlebars? Handlebars是一个流行的 JavaScript 模板引擎,它允许你通过在 HTML 中使用简单的占位符来创建动态的 HTML。 它使用模板和

Semantic Kernel入门系列:利用YAML定义prompts functions

引言 在上一章节我们熟悉了prompts functions(提示函数)的创建,我们了解了PromptTemplateConfig中各个属性的简单使用。Semantic Kernel允许我们利用多种方式去创建prompts包括native functions,prompts functions或者也

深入学习Semantic Kernel:创建和配置prompts functions

引言 上一章我们熟悉了一下 Semantic Kernel 的理论知识,Kernel 创建以及简单的Sample熟悉了一下 SK 的基本使用。在Semantic Kernel中的 kernel functions由两部分组成第一部分是prompts functions(提示函数),第二部分Nativ

langchain:Prompt在手,天下我有

[toc] # 简介 prompts是大语言模型的输入,他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型,只有差的prompts。 写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。 理论上,要写好prompts其实不是那么容易的,但是langchain把这个理论变成了现实,一起来看看吧。 # 好

探索Semantic Kernel内置插件:深入了解ConversationSummaryPlugin的应用

前言 经过前几章的学习我们已经熟悉了Semantic Kernel 插件的概念,以及基于Prompts构造的Semantic Plugins和基于本地方法构建的Native Plugins。本章我们来讲解一下在Semantic Kernel 中内置的一些插件,让我们避免重复造轮子。 内置插件 Sem

解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径:循序渐进 & 青出于蓝

前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化,这一章我们讨论两种不同的RL训练方案,分别是基于过程训练,和使用弱Teacher来监督强Student 循序渐进:PRM & ORM 想要获得过程

阅读翻译Prompting Engineering Guides之Introduction(提示工程简介)

阅读翻译Prompting Engineering Guides之Introduction(提示工程简介) 关于 首次发表日期:2024-07-19 Prompting Engineering Guides官网: https://www.promptingguide.ai/zh 使用ChatGPT和

解密Prompt系列33. LLM之图表理解任务-多模态篇

这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下,图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好,再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案

解密Prompt系列32. LLM之表格理解任务-文本模态

这一章我们聊聊大模型表格理解任务,在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务,以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态,我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。

解密Prompt系列31. LLM Agent之从经验中不断学习的智能体

模型想要完成自主能力进化和自主能力获得,需要通过Self-Reflection from Past Experience来实现。那如何获得经历,把经历转化成经验,并在推理中使用呢?本章介绍三种方案

解密Prompt系列30. LLM Agent之互联网冲浪智能体

这一章介绍自主浏览操作网页的WebAgent和数据集:初级MiniWoB++,高级MIND2WEB,可交互WEBARENA,多模态WebVoyager,多轮对话WebLINX,复杂AutoWebGLM

解密Prompt系列29. LLM Agent之真实世界海量API解决方案:ToolLLM & AnyTool

很早之前我们就聊过ToolFormer,Gorilla这类API调用的Agent范式,这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题,介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样:之前的多数工具调用论文,工具数量有限,工具相对简单具体,并且往往

Prompt提示词助力AI写作

AI以极高的效率和还可以的输出质量,得到了许多写作人的青睐,Prompt作为AI写作的核心,通过简短的提示来引导AI生成文本,让写作新手也能轻松自如。 1. 看不下去的行业乱状 让人不禁遗憾的是,国外的开发者都在忙着搞AI科研或者做各种AI应用,而国内的开发者都在忙着捣腾各种“所谓的AI课程”来割韭

解密Prompt系列17. LLM对齐方案再升级 WizardLM & BackTranslation & SELF-ALIGN

这一章介绍通过扩写,改写,以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充,提高种子指令样本的多样性和复杂度,这里我们分别介绍Microsoft,Meta和IBM提出的三个方案。

解密Prompt系列16. LLM对齐经验之数据越少越好?LTD & LIMA & AlpaGasus

总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA,LTD等。论文都是以优化指令样本为核心,提出对齐阶段的数据质量优于数量,少量+多样+高质量的对齐数据,就能让你快速拥有效果杠杠的模型

解决 Xshell 无法使用 zsh 的 prompt style

为了更好的阅读体验,请点击这里 先学习一下 zsh 的配置吧~ 参考资料 从 0 开始:教你如何配置 zsh powerlevel10k 如何给 Xshell 配置呢 当我安装完 oh-my-zsh、powerlevel10k、fast-syntax-highlighting、以及若干(powerl

pycharm中运行jupyter notebook

进入anaconda prompt,进入对应的虚拟环境 输入jupyter notebook,找到路径和token 这两个随便复制一个,注意是包括token也要复制到 然后打开pycharm,并建立一个jupyter notebook文件 选择下面这个 然后在里面输入刚刚复制的 然后运行一个cell

如何让ChatGPT高效的理解你的Prompt

1.概述 ChatGPT是由 OpenAI 开发的一种强大的语言模型,它在许多自然语言处理任务中展现出了惊人的能力。而其中一个关键的技术概念就是 "Prompt"。本文将深入探讨 Prompt 的概念、作用和应用,以及如何在与 ChatGPT 进行交互时充分利用 Prompt 的能力。 2.内容 C

ChatGPT之问艺道:如何借助神级算法Prompt,让你轻松get到更高质量答案?

> 摘要:本文由[葡萄城技术团队](https://www.grapecity.com.cn/)编写,文章的内容借鉴于Ibrahim John的《The Art of Asking ChatGPT》(向ChatGPT提问的艺术)。 # 前言 当今,ChatGPT赢得越来越多人的青睐,人们通过它输入问

ChatGpt玩法(一):prompt使用的重要性

本文介绍了ChatGpt中prompt使用的重要性,并从prompt的生成、prompt重要性等角度进行了分析。希望读者能够通过本文更好地理解并使用ChatGpt中的prompt功能。否则你将和ChatGPT一起开始滚雪球,他回答的不是你想要的答案,你问的他也不了解;更多关于ChatGPT的玩法,关注本公众号获取最新资料和相关玩法,让你不花钱也能学习到AI的强大魅力。