曾确令

4.3 【prompt教程1】写清楚说明详细

作者
写清楚说明详细（占比80%） GPT无法读懂你的思想。如果输出太长，请要求简短的回复。如果输出太简单，请要求专家级写作。如果您不喜欢这种格式，请演示您想要看到的格式。GPT猜测你想要什么的次数越少，你得到它的可能性就越大。 1.尽可能地提供足够的细节，让它知道你想要什么样的答案。 为了获得高度相关的响应，请确保请求提供任何重要的细节或上下文。否则，你让模型来猜测你的意思。 较糟糕的例子：“写一首歌” 较好的例子：“写一首英文流行歌，长度为三分钟左右，主题是爱情，有四个段落，每个段落有四行歌词，每行歌词有八个音节左右。” 2.要求模型扮演特定角色 系统消息可用于指定模型在其回复中使...

4.2 chatgpt的三步训练

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chatgpt的三步训练 1【无监督学习】Pre-trained 预训练 让ChatGPT对「海量互联网文本」做单字接龙，以扩充模型的词汇量、语言知识、世界的信息与知识。使ChatGPT从“哑巴鹦鹉”变成“脑容量超级大的懂王鹦鹉”。 1.1 GPT1 GPT-1 的学习材料约 5GB。 这里 1 MB 能存 30-50 万汉字，而 1 GB 是 1024 MB。 GPT-1 的参数是 1.17 亿。 参数反映着模型大小，参数越多，模型能建构的规律就越复杂，能记忆的信息和学习的知识也就越多，相当于是大脑中神经突触的数量。高中的直线斜截式方程就 2 个参数，而它有 1 亿多个。 1.2 GPT...

4.2 GPT的原理

作者
GPT的原理[一句话：大力出奇迹 ] 1.实质功能：自回归生成 单字生成：根据上文，生成下一个字。 把自己生成的字和原文组合成为上文，再生成下一个字。 输入大量的文本，人类的几千年文化沉淀。 对于同样的上文，生成概率分布。 实际上 ChatGPT 给出的结果长这样，也就是「所有字的概率分布」，「生成的下一个字」就是按照概率分布抽样得到的结果。 由于抽样结果具有随机性，所以 ChatGPT 的回答并不是每次都一样。 把问题和答案组成范例，然后再输入到模型里面。 2.泛化：预训练 自回归生成的过程可以让模型学习通用规律。 这是因为，当大量的各类文本输入后，问题和回答的通用规律的出现次数远高于某...

3.4 【实操3】数据分析

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【实操3】数据分析 1.【实操】这是一个淘宝店铺的数据前五行，请帮我解释一下数据： 这是一个淘宝店铺的数据前五行，请帮我解释一下数据：统计日期 访客数 "人均浏览量（访问深度）" 跳失率 "无线端访客数" "无线端浏览量" "无线端人均浏览量" "无线端人均停留时长(秒)" "无线端商品详情页访客数" "无线端跳失率" "无线端商品详情页浏览量" 客单价 "无线端客单价" 下单金额 "无线端下单金额&qu...

OpenAI：将向所有ChatGPT Plus用户开放这一超级功能，人人都能成为数据分析师！-今日头条

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OpenAI：将向所有ChatGPT Plus用户开放这一超级功能，人人都能成为数据分析师！ 每日经济新闻 7月8日凌晨，OpenAI在社交平台宣布，下周，将向所有ChatGPT Plus用户开放代码解析器功能。这是自OpenAI发布GPT-4以来，最强大的功能！ 这将允许ChatGPT 运行代码，并且可以访问用户上传的文件，可实现分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等复杂操作。 其中，数据分析功能非常非常强大， 使得很多不会专业代码的业务人员，通过自然语言文本、数据文件等，就能快速创建可视化数据分析图表 ，适用于销售、人力资源、医疗、制造、媒体、金融等业务场景。 图片来源：推特截图 ...

3.3 【实操2】代码生成

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【实操2】代码生成 五大AI编程工具（Copilot、Tabnine、Codeium）综合评估分析 https://www.zengqueling.com/wudaaibianchenggongjucopilottabninecodeiumzonghepinggufenxij/ 【案例1】彩票生成prompt： 写一个彩票生成的完整程序代码，可以选择双色球或大乐透（输入1或2选择），然后可以输入注数，用Python。 import random def generate_lottery(choice, num_of_bets): if choice == 1: red_ball...

3.2【实操1】文本生成

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1.【案例1】以‘民族企业走向世界：抖音为例’为主题，写一份思政内容大纲。 1.1讯飞星火 以‘民族企业走向世界：抖音为例’为主题，写一份思政内容大纲。 按上面的大纲，填充为一份2000字左右的讲稿。 继续 1.2chatgpt prompt： 以‘民族企业走向世界：抖音为例’为主题，写一份思政内容大纲，输出markdown格式。 按上面的大纲，填充为一份2000字左右的讲稿。 6.5 民族企业走向世界-以抖音为例 P1 （开头）大家好!今天我将跟大家分享一下民族企业走向世界的数字媒体技术,并以抖音为例进行讲述,希望能给大家带来一些启示和思考。 抖音作为一款典型的民族企业产品,自2016年推...

2.4 chatgpt进化之路

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chatgpt进化之路 1. GPT3.5和GPT4的区别 GPT3和GPT4的最大不同之处在于规模，GPT3拥有175B参数，而GPT4拥有3.3T参数，可以有效地解决复杂语言任务。 GPT4的模型可以有效地解决自然语言交互（NLU）和自然语言理解（NLU）等复杂NLP任务。 GPT4更创造性的写作能力，包括编歌曲、写剧本、学习用户写作风格 GPT4可以接受图片输入（暂不可用）、并生成字幕等 GPT4可以处理超过25000字长文本 GPT4智能程度大幅提升。以美国BAR律师执照统考为例：GPT3.5可以达到10%水平分，GPT4可以达到90%水平分。生物奥林匹克竞赛从GPT3.5的31%...

2.3 国内平台介绍

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一图汇总国内大模型的现状 1.推荐平台 1.1 讯飞星火认知大模型 https://xinghuo.xfyun.cn 科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务。从海量数据和大规模知识中持续进化，实现从提出、规划到解决问题的全流程闭环。 需要申请，但审核很快。 非常接近chatgpt3.5。 【新闻】：8月15日 讯飞星火V2.0重磅发布 https://mp.weixin.qq.com/s/NXUjpq225EaaPeB3iLqUFg 讯飞星火V2.0升级发布的多模态能力，已实现图像描述、图像理解、图像推理、识图创作、文图生...

2.2 毁灭你与你无关（markdown版）

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1.Google出现 1.1互联网所有信息一下公开了 以前高端知识掌握在少部分人手里，比较难获取 到现在，还很多人警惕，论文和很多作品都是互联网上抄来的。包括，音乐，编剧，影视作品，idea等等等等 搜索引擎一直收到质疑 对会用搜索引擎的人非常友好 有人说，搜索引擎出现，上大学没有什么用 有人精通搜索，变成了技术大牛。而不是，本身就是大牛 1.2喧闹过后，又会归于平静 大部分人还是赖得用，不会用 就像竞技场上，有刀剑，有射箭 搜索如射箭，射箭准头太差了，学习成本太高，直接近身搏杀，或者赤手空拳也都能获得胜利 现在chatgpt不是手枪或者机关枪，而是直接高达出现，学习成本其实不高，但是很多人...

2.3 大语言模型(LLM)排名

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大语言模型(LLM)排名 https://lmsys.org/blog/ 这是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台，以众包方式进行匿名、随机的战斗。在5月初，研究团队发布了他们的初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜，Elo是国际象棋和其他竞技游戏中广泛使用的评级系统。 排行榜中文说明** https://zhuanlan.zhihu.com/p/639524656 开源大型语言模型的Elo评级。 （时间范围：2023年4月24日至5月1日），清华大学排第五。 对于AIGC，大公司也没有护城河 Claude发布第二代，媲美chatgpt4.0 谷歌泄密文件曝光：AI大战，谷歌...

2.2 毁灭你与你无关

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毁灭你与你无关 Markdown版 1.Google的出现和搜索引擎的影响 随着互联网的发展，Google等搜索引擎的出现使得互联网上的信息变得公开且易获取。 以前，高端知识只掌握在少部分人手中，获取起来相对困难。但现在，很多人依赖于互联网进行论文、音乐、编剧、影视作品等领域的搜索和获取，甚至存在很多抄袭行为。 然而，搜索引擎也一直备受质疑。 虽然搜索引擎使得会使用它的人受益良多，但也有人认为它降低了上大学的必要性。 有些人通过精通搜索引擎成为技术大牛，而并非本身就是大牛。 搜索引擎在使用方面存在一定的学习曲线，而有些人更倾向于直接使用其他方法获得信息。 搜索引擎就像射箭，准确度较低，学习成本...

【令爷】学习方法总结

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学习是一项持续的过程，它需要不断的努力和实践，以便在日常生活和工作中取得成功。在学习过程中，有许多不同的方法可以帮助我们更好地理解和掌握知识。 1.学习流程 这里我们总结了三步学习方法：学得、习得和费曼学习法。 graph TD subgraph 知识组成 帕累托法则 双编码理论 分块学习法 多感官学习法 GROW模型 end 学得-->|专业指导|知识组成 习得-->|刻意练习|知识组成 知识组成--> 费曼输出 subgraph 学习原则 番茄工作法 SQ3R方法 艾宾浩斯遗忘曲线 end 学习原...

2.2 麦肯锡报告：生成AI的经济潜力

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2023年6月14日 | 报告 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier - 1 行业的价值潜力 生成式AI有潜力在各行业中创造4.4万亿美元的价值。 - • 高科技行业4600亿美元。主要因素：软件工程 - • 零售业3900亿美元。主要因素：市场营销和销售 - 2 商业功能的价值潜力 4个商业功能占AI总年度价值的约75%： - • 客户运营 - • 市...