# Python 大模型 PROMPT
在Python编程领域中，大模型PROMPT是一种强大的工具，它能够帮助我们解决复杂的问题并提高代码的效率。本文将介绍什么是大模型PROMPT以及如何使用它来构建高效的Python应用程序。
## 什么是大模型？
大模型是指一个庞大且包含大量参数的神经网络模型。这些模型通常由数百万个参数组成，需要大量的计算资源和时间来进行训练和推理。大模型可以用于各种
原创
2024-01-28 06:43:58
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1.1 简介数据模型其实是对Python框架得描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列，迭代器，函数，类和上下文管理器。不管在那种框架下写程序，都会花费大量时间去实现哪些会被框架本身调用的方法，Python也不例外。Python解释器碰到特殊的句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作，这些特殊方法的名字以两个下划线开头，一两个下划线结尾（例如__getitem__）
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2023-09-13 16:53:32
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模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。模块分为三种：自定义模块（本地file.py是文件操作相关的模块)第三方模块(网站下载）内置模块 （os 是系统相关的模块） 安装pip:wget --no-check-certificate https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py
sudo python ez_setup.py --insecure
wget
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2024-10-16 12:35:59
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基于PaddlePaddle实现的PredNet模型1. 简介PredNet是一个利用神经生物学中的预测性编码（Predictive Coding）原理所构建的视频预测模型，预测过程自顶向下，感知过程自底向上，对于其本身原理更感兴趣的同学可以参考Wikipedia。PreNet为该原理在视频数据上的一个实现，结构如下所示。网络为层级结构，每一层都会通过R来计算A_hat以预测输入A，两者的差异E再
# 大模型 MySQL Prompt：让数据库操作更智能
随着人工智能技术的迅速发展，许多开发者开始探索如何将大模型应用于日常的开发工作中。其中，使用大模型语言处理数据库操作的能力，尤其是MySQL数据库，为程序员们带来了许多便利。本文将介绍如何利用大模型的提示（prompt）来提高MySQL操作的效率，同时提供一些代码示例和图表来辅助理解。
## 什么是 MySQL Prompt？
在开发
原创
2024-09-12 06:28:19
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8.1 模块在前面我们脚本是用 Python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块（Module）。模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用
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2024-07-01 22:03:53
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一、Pure Pursuit算法模型图解和公式推导下图分析的双舵轮AGV的运动学模型，是按照前后舵轮均安装在车体中心线上的车型分析的，当然其它结构的车型也可以按照这样的分析方法画出如下图解。符号物理量r(m)车体中心（小圆）转弯半径R(m)车轮（大圆）转弯半径L(m)轴距δ(rad)前轮转角α(rad)车身与预瞄点夹角Ld(m)预瞄距离e(m)与预瞄点的横向偏差Xr(m)预瞄点横坐标Yr(m)预瞄
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2024-04-23 14:13:36
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提示结构：6大元素任务：动词开头，给、生成、写、做、分析、设计；并表明具体的目标是什么，生成一个为期3个月的减脂餐食计划背景（让问题更详细具体）介绍前置信息，如先介绍用户的身高体重饮食等，再让他生成减肥计划角色角色不仅定义了模型的行为，还带来了特定的背景。Gpt扮演不同的角色，解释同一个问题，会有不同的回答角色非必要，描述清楚问题即可示例给prompt输入例子，可以让大模型进行模仿格式委派任务之后
例如，在做Summarization时（表格倒数第二条），会加上这个prompt，意思是。
随着人工智能技术的不断发展，大模型已经成为AI领域的重要趋势之一。然而，大模型的训练和调优需要耗费大量的时间和计算资源，而且需要专业的知识和经验。为了解决这个问题，近年来，一种名为Prompt Learning的新技术逐渐崭露头角。Prompt Learning是一种基于提示的技术，它可以将人类的自然语言或其他类型的输入转换为对模型的提示，从而引导模型生成所需的输出。与传统的基于数据集的训练方式不
原创
2023-11-07 10:29:50
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大模型中的提示词工程
原创
2024-10-09 14:44:48
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摘要： 大语言模型应用中，Prompt优化和模型微调是提升性能的两种主要方式。Prompt优化通过巧妙设计指令引导模型输出，具有灵
目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例：Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
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2024-03-25 08:13:27
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在AI大模型背景下，小的模型仍然具有一些优势。以下是一些可能的优势：速度和效率：相比于大模型，小模型需要更少的计算资源和时间，能够更快地完成训练和预测，并且能够在较低的硬件配置上运行。灵活性和可定制性：小模型通常比大模型更灵活，能够更好地适应不同的场景和需求。同时，也可以根据具体问题进行模型的修改和调整，以提高模型的准确率和效果。安全性和隐私保护：小模型通常比大模型更容易保护数据隐私和
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2023-09-03 11:32:29
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第一步：DAO中的实现方法
package com.example.dao;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.uti
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2024-09-20 14:10:22
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在当前AI技术飞速发展的背景下，如何高效地利用大模型生成优秀的prompt成为研究者和工程师关注的热点。本文将详细阐述如何使用LangChain调用大模型进行prompt编写的全过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等关键词，系统地为大家提供一个完整的解决方案。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保在本地环境中安装必要的依赖。以下是各个平台的依赖安装命令：
Prompt-Tuning是一种针对超大规模参数模型的微调方法，通过设计合适的模板或指令（Prompt）
近年来，随着深度学习技术的不断发展，大模型微调（Prompt tuning）成为了自然语言处理领域的一个热门话题。Prompt tuning是一种通过对预训练语言模型进行微调，以适应特定任务的方法。与传统的从头开始训练模型的方法相比，Prompt tuning能够利用预训练模型的强大能力，更快地适应新任务，并且能够解决一些传统方法难以处理的问题。一、什么是Prompt tuning？Prompt
原创
2023-11-07 10:32:45
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在人工智能（AI）的领域，大模型是当今的热门话题。这些巨大的模型，如GPT-4，BERT，T5等，以其令人印象深刻的性能和功能，正在改变我们处理各种任务的方式。然而，训练这些大模型需要大量的计算资源和时间，这使得它们难以在所有情况下都变得实用或可及。在这样的背景下，Prompt Learning成为了AI的新宠，它是一种利用提示来训练大模型的方法，以更有效地利用计算资源。Prompt Learni
原创
2023-12-07 10:44:14
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