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大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

以下是它们的区别和使用场景： Prompt Engineering（提示工程）：Prompt Engineering是通过设计和优化输入的提示或指令，以引导模型生成特定类型的输出。

大模型

盘点数据安全合规方向的热门证书【快来了解一下】

是一个非营利组织，成立于2000年。

工作

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

所谓专家知识通过大模型如GPT-4生成，而其搜索策略使用的是著名的蒙特卡洛树搜索。

PromptAgent 大模型

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

Roadmap 以较小的文件体积稳定持续地录制屏幕只识别发生变化的画面，在数据库中存储索引完善的图形界面

Windrecorder 录屏

让ChatGPT帮我写SQL

https://github.com/whoiskatrin/sql-translator.git //安装依赖 cd sql-translato rnpm install //生成应用程序

SQL

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

以及所需要包含的关键内容等 3、要求模型检查是否满足条件例：”xxxx“，整理上述文字，并一步一步进行重写，如果原文字不包含步骤，则写明“未提供相应步骤” 4、少量提示词即，在要求模型执行之前，先提供成功的任务案例

prompt 大模型

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

Infini attention 让基于Transformer的模型能够在有限的内存占用和计算量下高效处理无限长的输入序列，它把压缩内存集成到标准的注意力机制中，并在单个Transformer块内构建了掩码局部注意力和长期线性注意力机制

大模型上下文

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

用于总结的内容，摘自《百岁人生》一书，内容如下：现在，在发展中国家，如今出生的孩子可以活到100岁的会相对较少。

prompt 提示词

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

需要套用特定模板[2]，类似Llama-2-Chat 适用场景文本续写：给定上文，让模型生成下文

大模型

Github2.1万星！开发者的“瑞士军刀” 开源！

集成工具箱：DevToys 提供了一系列集成工具，包括编码助手、格式转换器、文本处理工具等，这些工具在软件开发的不同阶段都非常有用。

DevToys 工具集开源

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

此外，BGE 保持了同等参数量级模型中的最小向量维度，使用成本更低。

embedding 语义向量

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

5.人类在模型能力之上发挥增量价值，是否就是集中在更加抽象的概念和逻辑、规律、联结这类“核心知识”的生成

大模型

GitHub上很火的RPA框架：一款用于验收测试和 RPA 的通用自动化框架robotframework

5.强大的报告和日志功能：Robot Framework 生成详细的测试报告和日志，可以帮助用户分析测试结果和问题定位。

RPA框架自动化

职场及工作中常用的方法论总结

情景：事情发生的背景和环境；　　任务：承担的任务或职责；　　行动：为了实现目的采取的措施；　　结果：最终得到的成果；　　学会STAR法则可以帮助我们更好的表达，让别人更好的接受。

工作

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

尽管有研究表明重复数据并不降低模型的质量，但是重复冗余的数据会增加额外的微调成本。

大模型

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