
腾讯AI视频生成曝光!与Sora同提示词PK,你来投票
腾讯AI视频生成曝光!与Sora同提示词PK,你来投票腾讯版Sora,有消息了。
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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
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”。
这是一个不容小觑的最新推理框架,它解耦了LLM的记忆与推理,用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
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。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型(LLM)性能的影响。
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。
本文主要介绍prompt engineering的多种方法
每个神级 Prompt 都是一款产品,更代表了一种思想。
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。