Prompt
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2、解锁原生服务潜能,赋能个性化创新,平台设计和技术实践演讲人,黄箐项目团队黄箐江西师范大学邢振昌积极,热情的软件工程研究者,博士毕业于武汉大学,专业为计算机软件与理论专业,后作为访问学者前往澳大利亚国立大学,受到邢振昌教授的悉心指导,他专注于。
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6、打造打造时代时代数据驱动引擎数据驱动引擎刘逸伦,华为,文本机器翻译实验室团队介绍,华为文本机器翻译实验室团队介绍,华为文本机器翻译实验室目录目录背景,从到面临挑战打造引擎持续成长源动力,数据飞轮未来畅想背景,从背景,从到到面临面临挑战挑战从。
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9、的零次学习能力,对比来看,模型微调,以,为代表,需要大量的微调数据集样本,特定模型解决特定任务,提示学习,以,为代表,需要少量的微调数据样本,模型小样本学习,能力更强,指示学习,以,为代表,模型通过下游多类型任务的指示微调,零次学习,能力更。
10、此外,由于InstructGPT是在GPT,3基础上做的微调,且涉及了人工标注,数据集总量并不大,总计77K,其中涉及人工的为46K。
11、然的问题则是参数规模的界限,团队在年月比较了不同参数规模下直接以及下的表现,得出以下结论,对于所有小于的模型,直接用提示词都好于思维链,结合,模型规模,至少需要大于,思维链的效果才能大于,小模型的效果。
12、混合理解,人物常识等等,不需要微调,同时在大部分多模态任务上能实现和GPT,3一样的In,conte,tfew,shot推理能力,在众多基准测试中,Flamingo的表现优于在数千倍于特定任务数据的基础上进行微调的模型,根据机器之心,行业内。
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14、生成的视频逻辑上更合理,画面更清晰流畅,RunwayGen3在对齐方面有欠缺,生成了老鼠而不是鼠标,LumaLabs在逻辑上不合理,沿着垂直于跑步机带的方向运动,Kling1,5生成画面较为杂乱,缺乏美感。
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CrossML:2024提示工程(Prompt Engineering)研究报告:打造AI卓越能力的蓝图 - AI洞察系列(英文版)(27页).pdf
上传时间: 2024-10-08 大小: 2.47MB 页数: 27
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