ChatGPT常用prompts汇总
ChatGPT是目前最先进的自然语言生成模型之一，但如何构建合适的Prompt提示词对于模型的表现至关重要。在这篇博客中，我们将汇总一些常用的Prompts，以便使用者更好地指导模型输出符合预期的内容。无论您是初学者还是经验丰富的ChatGPT用户，这篇博客都将为您提供实用的指导和帮助。
解密人工智能：语言理解与机器翻译技术的革命
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。自从1950年代以来，人工智能一直是计算机科学领域的一个热门话题。然而，直到最近几年，人工智能技术才开始真正取得了显著的进展。这一进展主要归功于深度学习(Deep Learning
深度学习与大数据在自然语言处理（NLP）领域的结合，为我们打开了一个全新的篇章
深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络模拟人脑神经元的工作方式。这种模拟方式使得深度学习能够实现对复杂数据的处理和理解。大数据则为深度学习提供了海量的训练数据，这些数据使得模型能够从中学习和提取有用的信息。这两者的结合，显著推动了NLP在许多方面的进步。
自然语言编程系列（二）：自然语言处理（NLP）、编程语言处理（PPL）和GitHub Copilot X
编程语言处理的核心是计算机如何理解和执行预定义的人工语言（编程语言），而自然语言处理则是研究如何使计算机理解并生成非正式、多样化的自然语言。GPT-4.0作为自然语言处理技术的最新迭代，其编程语言处理能力相较于前代模型有了显著提升。Copilot X 构建于OpenAI Codex之上，该技术基于G
今日arXiv最热NLP大模型论文：像人一样浏览网页执行任务，腾讯AI lab发布多模态端到端Agent
类似于人类浏览网页，Agent也将网页的视觉信息（屏幕截图）作为主要输入来源。因此观察空间包括当前的网页截图和辅助文本。通过在网页上的交互元素上叠加边框和数字标签，Agent能够更准确地确定需要交互的元素，并执行相应的动作。▲网页截图示例。
自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
在自然语言生成任务（NLG）中，采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。
像人一样浏览网页执行任务，腾讯AI lab发布多模态端到端Agent
类似于人类浏览网页，Agent也将网页的视觉信息（屏幕截图）作为主要输入来源。因此观察空间包括当前的网页截图和辅助文本。通过在网页上的交互元素上叠加边框和数字标签，Agent能够更准确地确定需要交互的元素，并执行相应的动作。▲网页截图示例。
AI系列 - 大语言模型LLM的兴起
这是很难想象的，毕竟我们在学校学几何时处理的是一个三维的空间。以一种人类目前难以完全解释的方式，在已知token的基础上，生成概率最大的下一个token，不断的自回归直到生成所有的token。我用GPT3.5来进行代码相关的工作时，LLM的表现是出乎我的意料的。我曾经使用GPT3.5帮我统计一次活动
AI大模型中的Bert
AI大模型中的Bert
引用率高怎么降重 神码ai
引用前人的研究，可以帮助我们更好地支持自己的观点，但过高的引用率可能会让我们的论文显得冗余。如何有效降低引用率呢？通过合理使用脚注和参考文献，我们可以向读者展示我们引用的内容的来源和依据，同时避免过度引用他人的研究成果。通过理解引用的目的、使用伪原创功能、修改句子结构、用自己的语言表述、删除不必要的
大语言模型之六- LLM之企业私有化部署架构
数据安全是每个公司不得不慎重对待的，为了提高生产力，降本增效又不得不接受新技术带来的工具，私有化部署对于公司还是非常有吸引力的。大语言模型这一工具结合公司的数据可以大大提高公司生产率。
【2023】COMAP美赛数模中的大型语言模型LLM和生成式人工智能工具的使用
如果没有公开、明确地引用和参考人工智能工具的作用，很可能会发现有问题的段落和工作被认定为抄袭并被取消资格。如果团队选择使用人工智能，在报告结束后，添加一个名为“AI使用情况报告”的新部分。值得注意的是，LLM和生成式人工智能有其局限性，无法取代人类的创造力和批判性思维。值得注意的是，LLM 不仅可以
[AI]文心一言出圈的同时，NLP处理下的ChatGPT-4.5最新资讯
[AI]文心一言出圈的同时，NLP处理下的ChatGPT-4.5最新资讯
自然语言处理的发展NLP语言模组人工智能的未来
深度学习、机器学习等技术的不断发展，使得计算机能够模拟人类的认知能力，从图像识别到自然语言处理，AI正广泛应用于各个领域。通过分析庞大的语言数据集，NLP模型能够更好地学习语言的使用规律，提高文本处理的准确性。NLP技术的飞速发展不仅是技术创新的体现，更是人类理解和利用语言的里程碑。参与NLP技术的
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十五期】Thu, 11 Jan 2024
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览Thu, 11 Jan 2024Totally 36 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersLeveraging Print Debugging to Improve C
【NLP冲吖~】二、隐马尔可夫模型（Hidden Markov model, HMM）
某一状态只由前一个状态决定，即为一阶马尔可夫模型；状态间的转移依赖于前n个状态的过程，即为n阶马尔可夫模型马尔科夫链：如果St1只依赖于前一时刻St，不依赖于S1...St−1，则称S1S2...ST...为马尔科夫链，这种性质叫做马尔可夫性。∗∗S1...St−1StSt1∗
人工智能 | 自然语言处理的发展历程
**自然语言处理技术**，简称**NLP**，是计算机科学中的一个重要研究领域。自然语言处理技术的发展历程从20世纪50年代开始，经过了多个阶段，并不断地迭代发展，如今已经成为信息技术领域中的重要一环。
NLP中的嵌入和距离度量
本文将深入研究嵌入、矢量数据库和各种距离度量的概念，并提供示例和演示代码。
如何使用 Hive 进行自然语言处理
1.背景介绍自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和翻译人类语言。自然语言处理涉及到语音识别、语义分析、语料库构建、情感分析等多个方面。随着大数据技术的发展，自然语言处理领域中的数据量越来越大，传
人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器
掌握了提示工程的艺术，你就能更好地与大语言模型沟通，发挥它们的最大效能。这不仅是一项技能，更是一种理解机器智能并能与之和谐共处的方式。让我们在智慧的海洋中乘风破浪，探索更多未知的可能。随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生
