就在几小时之前，吴恩达在Twitter上宣布了与OpenAI合作的最新免费教程：《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》我们可以通过下面的链接，直达官网网站：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/课程内容在面向开发人员的ChatGPTPromptEngineering教程中，您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建功能强大的应用程序。该课程将介绍LLM如何工作，演示快速上手的最佳实践工程，并展示如何在应用程序中使用LLMA
出于某种原因，PHP开发人员不久前决定他们不想信任系统提供的时区信息。所以你在OSX下的PHP脚本，如果它要使用任何时间/日期函数，必须做类似的事情:date_default_timezone_set("Europe/London");现在，我不知道我的脚本将在地球上的哪个地方执行，并且期望普通用户必须提供时区字符串是不合理的-用户会非常合理地说，他们我已经在系统首选项中设置了它，所以为什么我不能在那里寻找它。所以，到目前为止，我一直在做:$cmd='/usr/sbin/systemsetup-gettimezone';exec($cmd,$results,$result);并挑选结果
研究背景：大型语言模型（LLMs）在生成有害和非法内容方面存在脆弱性，这类攻击被称为“越狱”（jailbreaking）提示。越狱攻击通过精心设计的提示，诱使模型绕过安全对齐机制，生成有害内容。随着LLMs的普及和用户对这些模型的安全性要求提高，研究如何提高LLMs对越狱攻击的抵抗力变得尤为重要。过去方案和缺点：以往的研究主要集中在通过人类反馈的强化学习（RLHF）等方法对LLMs进行微调，以提高其安全性。然而，这些方法通常需要额外的训练，并且在模型压缩（如剪枝）方面对安全性的影响尚不明确。此外，模型压缩可能会影响模型的泛化能力和鲁棒性，但具体效果因压缩方法和实施细节而异。本文方案和步骤：本文
今天给大家介绍一篇最新的大模型+时间序列预测工作，由康涅狄格大学发表，提出了一种将时间序列在隐空间和NLP大模型对齐，并利用隐空间prompt提升时间序列预测效果的方法。论文标题：S2IP-LLM:SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSeriesForecasting下载地址：https://arxiv.org/pdf/2403.05798v1.pdf1、问题背景大模型在时间序列上的应用越来越多，主要分为两类：第一类使用各类时间序列数据训练一个时间序列领域自己的大模型；第二类直接使用NLP领域训练好的文本大模型应用到时间序列中。由于
prompt组件简介prompt组件一共有三种弹出框:showToast（）showDialog（）showActionMenu（）一.显示一个ToastshowToast函数内参数说明如下:message：提示文本，必填项。duration：Toast显示时间，单位毫秒，范围[1500,10000]，默认1500。bottom：设置Toast的显示位置距离底部的间距。代码实例:Button("显示一个toast").onClick(()=>{promptAction.showToast({message:'案例一',duration:2000,bottom:100});})二.显示一个Dia
RAG实战5-自定义prompt在阅读本文之前，先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程，同时留下了一个尚待解决的问题：LlamaIndex中提供的prompttemplate都是英文的，该如何使用中文的prompttemplate呢？直接看以下代码：importloggingimportsysimporttorchfromllama_index.coreimportPromptTemplate,Settings,StorageContext,load_index_from_storagefromllama_index.core.callbacksi
目录一、正向和负向提示词二、作图参数你好，我是giszz.AI做图真是太爽了，解放生产力，发展生产力。但是，你是不是也总疑惑，为什么别人的图，表现力那么丰富呢，而且指哪打哪，要什么有什么，而你只能等着AI“智能推荐”？从多次重复中，选一个勉强可用的呢。今天我来把AI作图的大部分提示词，都整理出来，供大家参考和收藏。一、正向和负向提示词首先，你要控制你的提示词，准确的描述画面，你想有什么。之后，你还要控制你的提示词，准确的描述画面，你不想有什么。这是最先要知道的技巧。二、作图参数作图参数表参数名称参数取值（中英文）配色薰衣草色Lavender反射透明彩虹色ReflectionsTranspare
在ChainofThought出来后，出现过许多的优化方案例如Treeofthought,GraphofThought,AlgorithmofThought等等，不过这些优化的出发点都更加"MachineLike",而非"HumanLike",哈哈不是说机器化不好，仅仅是对AGI的一些个人偏好而已。所以如果我们从人类思考的角度出发，能否把当前模型的思考方式和人类的思考方式进行关联呢？我先问了下PPLX-70B人类思维有哪些分类（这个问题RAG真的不如模型压缩后回答的效果）我们再把之前已经聊过的一些引导模型推理思考的prompt模板，以及工具调用的一些prompt方案和上面的人类思维逻辑进行下不
自从ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer）于2022年11月30日发布以来，一个新兴的行业突然兴起，那就是Promptengineering（提示工程），可谓如日冲天。从简单的文章扩写，到RAG，ChatGPT展现了前所未有的惊人能力。今天，我们将向大家介绍与提示工程相关的方法论和框架。01提示工程总览提示工程技术大概可以分成四类：基于样本提示技术思维链技术自动增强技术交互与推理技术由于篇幅有限，这篇文章将首先从一些相对简单易懂的方法论和框架开始。包括：零样本提示（Zero-shot）少样本提示（Few-shot）思维链（Chain-o
提示原则一、编写清晰、具体的指令使用分隔符清晰地表示输入的不同部分：在Prompt中使用分隔符，如```、“”"、、、:等，将不同的文本部分区分开来，避免混淆和意外的结果。分隔符能够防止提示词注入，提高模型输出的准确性和可靠性。fromtoolimportget_completiontext=f"""您应该提供尽可能清晰、具体的指示，以表达您希望模型执行的任务。\这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。\不要将写清晰的提示词与写简短的提示词混淆。\在许多情况下，更长的提示词可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。"""#需要总结的文本内容pr
