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反正都是生成式模型,人和AI又有啥区别?|智能渐近线

反正都是生成式模型,人和AI又有啥区别?|智能渐近线

反正都是生成式模型,人和AI又有啥区别?|智能渐近线

当前,生成式AI正席卷整个社会,大语言模型(LLMs)在文本(ChatGPT)和图像(DALL-E)生成方面取得了令人惊叹的成就,仅仅依赖零星几个提示词,它们就能生成超出预期的内容

来自主题: AI技术研报
5834 点击    2024-11-30 10:21
我从顶级的提示词工程团队(Anthropic)那里学到了什么

我从顶级的提示词工程团队(Anthropic)那里学到了什么

我从顶级的提示词工程团队(Anthropic)那里学到了什么

我有一个很好的学习习惯,养成好多年了,它也让我受益好多年。这个习惯叫“追本溯源”。

来自主题: AI资讯
5402 点击    2024-11-29 10:10
10000块的提示词被破解了

10000块的提示词被破解了

10000块的提示词被破解了

提示词防御在商用场景中非常关键。智能体中辛苦编写的提示词,如果作者没主动开源,应该没人愿意被破解。

来自主题: AI资讯
7502 点击    2024-11-27 18:10
微软发现不同prompt模版会导致最大40%性能差距!

微软发现不同prompt模版会导致最大40%性能差距!

微软发现不同prompt模版会导致最大40%性能差距!

这篇文章研究了提示格式对大型语言模型(LLM)性能的影响。

来自主题: AI技术研报
5886 点击    2024-11-27 13:48
大LLM输出就一定好吗,LLM嵌入用于回归任务,斯坦福和谷歌最新突破性发现与实践指南

大LLM输出就一定好吗,LLM嵌入用于回归任务,斯坦福和谷歌最新突破性发现与实践指南

大LLM输出就一定好吗,LLM嵌入用于回归任务,斯坦福和谷歌最新突破性发现与实践指南

在人工智能领域,大语言模型(LLM)的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而,斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现:LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。

来自主题: AI技术研报
5674 点击    2024-11-26 09:04
17 种 prompt engineering 方法大集合

17 种 prompt engineering 方法大集合

17 种 prompt engineering 方法大集合

本文主要介绍prompt engineering的多种方法

来自主题: AI技术研报
7375 点击    2024-11-25 10:05
微软和麻省理工权威发布:Prompt格式显著影响LLM性能,JSON比Markdown准确性高42%

微软和麻省理工权威发布:Prompt格式显著影响LLM性能,JSON比Markdown准确性高42%

微软和麻省理工权威发布:Prompt格式显著影响LLM性能,JSON比Markdown准确性高42%

朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。

来自主题: AI技术研报
8086 点击    2024-11-20 09:19