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首先用 pip install urllib3==1.25.11命令换回旧版urllib，然后把你的代理调成全局模式，推荐Clash for windows 开TUN模式和系统代理两个，然后选延迟低的节点。可参考：git clone https://github.com/Microsoft/AirSim.git。注意点：安装airsim需要安装numpy和msgpack-python。点击运行，会让你选择是否用小车作为目标使用，选择否就是无人机。需要安装openai==0.28，版本得是这个0.28。

#函数大师：根据函数名称，查找函数代码，并给出中文的代码说明# 定义一个简单的函数作为示例效果")return abc你是一个非常有经验和天赋的程序员，现在给你如下函数名称，你会按照如下格式，输出这段代码的名称、源代码、中文解释。函数名称: {function_name}源代码:代码解释:"""#获得源代码#自定义的模板class# 获得源代码# 生成提示词模板print(pm)#和LLM连接起来import osprint(msg)

在本节中，我们详细介绍了如何利用ChatGPT进行信息查询与整理。从了解客户需求、利用多渠道信息源、数据整理与呈现，到实际案例分析，每一个步骤都至关重要。通过掌握这些技巧，读者不仅可以提升自己的工作效率，还能大大提高客户满意度。《精通ChatGPT：从入门到大师的Prompt指南》旨在帮助读者全面掌握这些技能，为技术支持和客户服务工作提供坚实的理论和实践基础。

情节发展的精细化和创新是创意写作中的关键环节。通过合理利用ChatGPT，可以帮助你构思、细化和调整情节，使你的故事更具吸引力和连贯性。在不断的尝试和改进中，你将掌握更多的技巧，成为一名更出色的创意写作大师。语言风格是指作者在写作中选择的语言表达方式，包括用词、句法、修辞手法等方面的特征。常见的语言风格包括：简洁明了：用词简练，句子短小，强调信息的直接传达。这种风格适合新闻报道、技术文档等需要快速传递信息的文本。华丽繁复：用词丰富，句法复杂，注重语言的修饰和表现力。

Embedding 是将自然语言词汇，映射为 固定长度 的词向量 的技术· 说到这里，需要介绍一下 One-Hot 编码 是什么。· One-Hot 编码· 这有坏处，它不仅计算量更大，而且，它是，因为每个词汇表中，每个 One-Hot 矩阵对应的 prompt 都不同。来看看，降维算法能够将这些被 Embedding 转化了的向量在 2维 坐标系上展现成什么样：很明显，意思越是不相同的词语，他们的向量距离在二维平面上也相距越远越是意思相近的词语（cat，猫；

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Coze入门指南：创建Bot时，如何写好人设与回复逻辑（Persona & Prompt）

在sd中的一个采样步骤中，首先通过文本prompt进行有条件采样，对图像进行轻微去噪，然后，采样器通过无条件采样对同一图像进行轻微去噪（无条件图像生成），是无引导的，就像不使用文本prompt一样，注意，它仍然会扩散成一个不错的图像，像下面的篮球或酒杯，可以是任何东西，实际完成的扩散步骤是有条件采样和无条件采样之间的差异。当我们使用“带胡子男人的肖像照”这个提示时,Stable Diffusion会从所有带胡子和不带胡子男人的整个潜在空间中进行采样。有效地,我们实际上是在不带胡子男人的空间中进行采样。

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封面手绘于本科期间，当年在知乎上写的第一篇关于 AI 的文章就用的这个封面，聊表纪念。这次我们来聊聊 Prompt. 本来想取一个类似“提示词不存在了…”，或是“再见，Prompt 课程…”的标题，但最近很多大佬的谬赞让我感到诚惶诚恐，后来想想还是算了。从 2022 年 11 月起，刚刚入门 NLP 的我开始研究大模型，期间也学习过一些论文，以及一些提示词书写框架。以下是我这一年半以来，混迹大模型上中下游，沉淀出的一些思考。我整理了一个流程图，概括了这一年多我看到的 Prompt 的一些发展。

【代码】如何用结构化写好GPT的Prompt提示词。

近两年来，随之Prompt-Tuning技术的发展，有诸多工作发现，对于超过10亿参数量的模型来说，Prompt-Tuning所带来的增益远远高于标准的Fine-tuning，小样本甚至是零样本的性能也能够极大地被激发出来，得益于这些模型的参数量足够大，训练过程中使用了足够多的语料，同时设计的预训练任务足够有效。最为经典的大规模语言模型则是2020年提出的GPT-3，其拥有大约1750亿的参数，且发现只需要设计合适的模板或指令即可以实现免参数训练的零样本学习。

在人工智能领域中，一个新的领域——提示词工程（prompt engineering）——开始显露头角。随着AI技术的飞速发展，特别是在大型语言模型（LLM）的推动下，提示词工程成为了一个备受瞩目的焦点。权威机构分析，全球AI市场预计将在2030年达到1.6万亿美元的规模。在这样的大背景下，像OpenAI这样的公司提供的薪酬高达90万美元，反映了AI领域专业人才的高需求。而在这个领域中，提示词工程因其在提高AI模型性能方面的潜力而变得尤为重要。

Tough luck!See ya!""" # 继续使用前面定义的prompt_template，占位符用参数填充 service_messages = prompt_template . format_messages(style = service_style_pirate , text = service_reply) print(service_messages [ 0 ] . content)text: ```See ya!```

提示词在中文中意为“触发”，在自然语言处理（NLP）的领域，它更接近于一个“心领神会”的概念，而非具有明确定义的术语。简而言之，提示词是用户对大型语言模型的输入，可以是完整的问题、对话片段，甚至仅是单词或句子。模型会根据这个提示词产生相应的回应或输出。你可以把它看作是与模型的“对话起点”，你设定了对话的背景和需求，模型基于这些信息为你生成回应。如果你希望进一步了解，我们可以探讨一个问题：我们已经知道提示词的概念，但如何在使用ChatGPT等应用时，能通过提示词得到的回应质量有显著提升？

本文主要介绍了从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. System Prompt 2.1 Claude3 2.2 Kimi 2.3 ChatGLM4

上一篇文章我们讲了Prompt的概念和作用（大模型的交互工具 prompt简介与运用），以及如何在langchain里实现一个PromptTemplate。这篇文章我们详细介绍下 LangChain Prompt Template 的用法。

MZUAI和IIAI在NIPS2023上的一篇论文，用prompt来编码degradation，然后用来guide restoration network，使得模型能够泛化到不同degradation types and levels，也就是说是一个模型一次训练能够应对多种degradation的unified model。文章分析，对每种degradation都要train一个模型是compute-intensive and tedious process, and oftentimes impra

上一篇文章我们讲了Prompt的概念和作用（大模型的交互工具 prompt简介与运用），以及如何在langchain里实现一个PromptTemplate。这篇文章我们详细介绍下 LangChain Prompt Template 的用法。

参数高效微调PEFT(一)快速入门BitFit、Prompt Tuning、Prefix Tuning