Prompt工程是一种相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LMs）进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力，

Prompt learning 教学[最终篇]：Chatgpt使用场景推荐、优秀学习资料推荐、AI工具推荐1.chatgpt使用场景推荐各位应该在各种平台看到不少可以尝试使用的场景，我这里仅收录：有意思的场景：一般比较垂直或者小众，或者出人意料，看到会让人感叹「哦？原来还能这么用？」。值得产品化的场景：后续可以深入了解，并产品化的...

Prompt learning 教学[案例篇]：文生文案例设定汇总，你可以扮演任意角色进行专业分析1.角色扮演行为Prompt写法“牙医”"“我想让你扮演一名牙医。我会向你提供有关寻找牙科服务（例如 X 光、清洁和其他治疗）的个人的详细信息。你的职责是诊断他们可能存在的任何潜在问题并提出最佳建议根据他们的情况采取行动方案。您还应...

在问答场景里，为了让 AI 回答更加准确，一般会在问题里加条件。比如让 AI 推荐一部电影给你 Recommend a movie to me 。但这个 prompt 太空泛了，AI 无法直接回答，接着它会问你想要什么类型的电影，但这样你就需要跟 AI 聊很多轮，效率比较低。

看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」，更多地集中讲如何用，但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运用外，还会讲更多「道」的部分。高级篇的开篇，我们来讲一下构成 prompt 的框架。

如果你想系统学习如果你对 AI 和 Prompt Engineering 不是很了解，甚至连 ChatGPT 也不是很了解，那我建议你从基础篇开始读起。基础篇更多的会从用户的角度教你如何使用 AI 产品，或者换句话说，会讲更多 prompt 的内容。

大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？LLMs 全称是 Large Language Models，中文是大语言模型。那么什么是语言模型？

AI 这个话题很火，我也一直在关注着，很多人甚至觉得 AI 会改变世界，也许你会好奇：ChatGPT 会在三年内终结编程吗？AI有可能改变人的学习方式吗？AI 能否取代打工人？本文会对相关问题从我们可见日常问题进行解答。

🧠 ChatGPT 中文指令指南，教会你如何使用chatgpt实现中文你想要的答案1.学习英语--替代词典 App场景例子Prompts解释中文英文意思，并解释单词的词根词缀。可以替代词典。告诉我 Egocentric 的词性和音标，并使用中文和英文解释该词的意思，同时告诉我这个词是怎么来的？是如何构造出来的？最后用这个词写 3 句英文例句。...

Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践)相关文章：[Gradio入门到进阶全网最详细教程[一]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重项目搭建和案例分享)]([链接])在教程一中主要侧重讲解gradio的基础模块搭建以及demo展示，本篇文章则会侧重实际任务的搭建。1.经典案例简...

本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，可快速实现文本分类产品落地。

近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI 开源社区进行了各种尝试（例如 ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databric...

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）note：项目链接以及码源见文末1.赛题简介了解赛题赛题概况数据概况预测指标分析赛题数据读取pandas分类指标评价计算示例回归指标评价计算示例EDA探索载入各种数据科学以及可视化库载入数据总览数据概况判断数据缺失和异...

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计订阅本专栏你能获得什么？前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取...

基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！项目链接见文末人工标注的缺点主要有以下几点：产能低：人工标注需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，产能低，无法满足大规模标注的需求。受限条件多：人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制，无法适应所有的标注场景，尤其是一些复杂的标注任务。易...

基于Labelstudio的UIE半监督智能标注方案（本地版）更多技术细节参考上一篇项目，本篇主要侧重本地端链路走通教学，提速提效：基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版)，提效更多内容参考文末码源自然语言处理信息抽取智能标注方案包括以下几种：基于规则的标注方案：通过编写一系列规则来识别文本中...

火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水...

线性判别模型（LDA）在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。我们要将数据在...

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘...

决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器...

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

第一部分由4位英文字母组成。前三位代码主要说明箱主、经营人，第四位代码说明集装箱的类型。列如CBHU 开头的标准集装箱是表明箱主和经营人为中远集运

情感分析任务Label Studio使用指南1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观...

文档抽取任务Label Studio使用指南1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观...

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0.前言召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型...