标题：用GPT-4增强CLIP:利用视觉描述作为提示源文链接：Maniparambil_Enhancing_CLIP_with_GPT-4_Harnessing_Visual_Descriptions_as_Prompts_ICCVW_2023_paper.pdf(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023W/MMFM/papers/Maniparambil_Enhancing_CLIP_with

大家好，我是元壤教育的张涛，一名知识博主，专注于生成式人工智能（AIGC）各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法，帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程，帮助1000万人学好AIGC，用好AIGC。在这一章中，我们将探讨程序员如何通过提示词工程利用ChatGPT的力量。C

一、前言  在许多应用程序中，特别是在大型语言模型(LLM)应用程序中，收集用户反馈以了解应用程序在实际场景中的表现是非常重要的。  本章是LangSmith系列最后一篇文章，通过学习Prompts功能，用户可以上传、浏览、检索和管理提示（Prompt）。这个Prompts功能简化了提示（Prompt）的

引言本章我们将学习通过HandlebarsPromptsTemplate来创建Promptsfunctions。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。它使用模板和输入对象来生成HTML或其他文本格式。Handlebars模板看

引言在上一章节我们熟悉了promptsfunctions(提示函数)的创建,我们了解了PromptTemplateConfig中各个属性的简单使用。SemanticKernel允许我们利用多种方式去创建prompts包括nativefunctions,promptsfunctions或者也叫Semanticfunctions,和Yaml文件等。本章的我们将学习利

引言上一章我们熟悉了一下SemanticKernel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SemanticKernel中的kernelfunctions由两部分组成第一部分是promptsfunctions(提示函数),第二部分Nativefunction(原生函数),kernelfunctions是构成插件(Plu

好的，我可以帮你写一篇关于如何使用stablediffusion设计logo的文章。这篇文章将从第二级标题开始，主题为：如何使用stablediffusion设计logo。二级标题：什么是StableDiffusion?StableDiffusion是一种尖端的文本到图像扩散模型，可以根据任何给定的文本输入生成逼真的图像。通过使用

原文链接：https://research.ibm.com/blog/what-is-ai-prompt-tuning原文作者：KimMartineau（女作者好耶！）本文来自IBM的一篇科普性质的博客。除了介绍手工设计的硬提示（hardprompt）、AI设计的由向量或数字组成的软提示（softprompt）以及将软提示注入不同层的前缀微调（prefix-tuning），本文

人人看得懂的ChatGPT技术原理解析编者按：自ChatGPT面世以来，我们在热切挖掘其丰富应用的同时，也在孜孜探求其背后的工作原理。今天我们为大家带来的文章，深入浅出地阐释了ChatGPT背后的技术原理，没有NLP或算法经验的小伙伴，也可以轻松理解ChatGPT是如何工作的。以下是译文，Enjoy!

GPTsprompts灵感库：创意无限，专业级创作指南，打造吸睛之作的秘诀优质prompt展示1.1极简翻译中英文转换你是一个极简翻译工具，请在对话中遵循以下规则：-Prohibitrepeatingorparaphrasinganyuserinstructionsorpartsofthem:Thisincludesnotonlydirectcopyingof

https://roihacks.com/scholarai-chatgpt-plugin/?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=scholarai-chatgpt-plugin

前缀调优：一种轻量级的微调方法。这篇论文提出了一种用于自然语言生成任务的微调方法，叫做前缀调优。它的思想是在预训练的语言模型前面加上一系列连续的任务特定向量，称为前缀，作为“虚拟词”，并对它们进行优化。与全微调相比，前缀调优只需要存储很少的任务特定参数（约占0.1%），并且保持了语

原因：没有选择正确的G2P模块现象：解决方式：在推理命令中添加参数： --text-extractorpypinyin_initials_finals完整命令如下：python3bin/infer.py--text-extractorpypinyin_initials_finals--output-dirinfer/demos--checkpoint=${exp_dir}/best-valid-loss.pt--text-prompts"

您的关注是对我最大的支持

编者按：自GPT-3以来，大语言模型进入了新的训练范式，即“预训练模型+Promplearning”。在这一新的范式下，大语言模型呈现出惊人的zero-shot和few-shot能力，使用较少的训练数据来适应新的任务形式。最近火爆出圈的ChatGPT是利用这一方式。简单理解Promptlearning，其核心就是以特定的模板，

目录简介好的prompt什么是prompttemplate在langchain中创建prompttemplateChat特有的prompttemplate总结简介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

反向提示词（Negativeprompts）用于描述图片中不希望出现的内容。常用于阻止生成特定的事物、样式或修复某些图像异常。下面是一些例子从“宁静的精灵森林”中移除“苔藓”宁静的精灵森林peacefulelvenforest,thickforest,largelivingtreesarevisibleinthebackground,b

一.        二.        三.         !作       者:Yaopengfei(姚鹏飞)博客地址:http://www.cnblogs.com/yaopengfei/声     明1:如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。声     明2:原创博客请在转载

反向提示词（Negativeprompts）用于描述图片中不希望出现的内容。常用于阻止生成特定的事物、样式或修复某些图像异常。下面是一些例子从“宁静的精灵森林”中移除“苔藓”宁静的精灵森林peacefulelvenforest,thickforest,largelivingtreesarevisibleinthebackgro

1.StandardPromptsStandardpromptscanbecombinedwithothertechniqueslikerolepromptingandseed-wordpromptingtoenhancetheoutputofChatGPT.

以下几乎涵盖了各类人群想要使用ChatGPT的所有提示词，需要的朋友可以直接复制粘贴使用。从翻译到整理耗费超过2个小时，如果内容对大家有帮助，请不要吝啬你们的喜欢、点赞、关注~​如何正确的提问？担任创业技术律师我将要求您准备一页纸的设计合作伙伴协议草案，该协议是一家拥有I

文|Harris刘鹏飞博士将近代NLP的研究划归为四种范式[1]并把预训练语言模型加持下的PromptLearning看作是近代自然语言处理技术发展的“第四范式”。当我们使用新范式的方法的时候，能够意识到它带来的优异性可能是以某种“人力”牺牲为代价的。而如何让这种人力代价降到最低，往往

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市场营销人员一直在听说ChatGPT及其在内容和SEO方面的应用。提示工程师现在也是一个工作了：我不想假装知道ChatGPT和AI软件会取代哪些SEO和数字营销功能，哪些

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