斯坦福ChatGPT: Prompting, Instruction Finetuning, and RLHF 目录 Prompting, Instruction Finetuning, and RLHFLarger and larger modelsBabyLM ChallengeLanguage models as world models?Language models as multitask assistants?Lecture Plan: From Language Mod 继续阅读

🥑 Welcome to Aedream同学 's blog! 🥑 文章目录ChatGPT 提示的艺术：制作清晰有效提示的指南关于前言介绍什么是ChatGPT，它是如何工作的？那么，它与其他聊天机器人有何不同？ChatGPT可以用来做什么？提示在 ChatGPT 对话中的作用制作清晰简洁的提示的好处有效和无效的 ChatGPT 提示示例清晰沟通的原则如何编写清晰简洁 继续阅读

文章目录前言一、Zero-Shot提示二、Few-Shot 提示Few-shot Prompting 的局限性三、Chain-of-Thought Prompting四、Zero-Shot CoT五、Self-Consistency六、Generated Knowledge 提示七、Automatic Prompt Engineer (APE)总结 前言 随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外Prompt Engine 继续阅读

Chain-of-Thought Prompting：从大模型中引导出推理能力 《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 一、简介 ​ 语言模型为自然语言处理带来了革命，而扩大语言模型规模可以提高下游任务效果、样本效率等一系列的好处。然而&#xff0c 继续阅读