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提示词写作实践 提示词工程介绍 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升,尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。
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适合广泛应用:经过预训练后,模型可以理解自然语言并具备通用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。
batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0.067 热身比例(warmup) 0.01 评估和优化模型 模型评估: 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的
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微调:微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据,可以使用微调来更新模型的权重,以适应新数据。
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这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTPS的新版本协议。 200 OK 服务器已成功处理了请求。