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              優雅打工人ChatGPT | Pro mpt Engineer入門指南
              發布時間:2023/07/22
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              隨著ChatGPT、GPT4、文心一言等大模型越來越被大家所關注。海天瑞聲「優雅打工人ChatGPT」系列和大家聊聊ChatGPT的「優雅」。

              ChatGPT作為一款領先的語言模型

              可以與人進行智能交互

              提供有價值的信息和對話體驗

              這個智能小伙伴

              可以回答你的問題、聊天

              提供有趣的對話體驗

              但是作為普通人

              你可能需要一些指南

              來更好地與這位AI小助手交流

              不用擔心

              我們將為你揭秘使用 提問的秘籍

              讓你輕松玩轉ChatGPT

              Engineer 入門指南

              簡潔明了,別賣關子
              ChatGPT雖然厲害,但并不是預知之神。所以,確保你的問題簡單明了,避免賣弄華麗花哨的的隱晦表達。忘掉曲折的長篇大論,用簡單的句子和直接的語氣提問,讓ChatGPT能夠準確理解你的問題。

              上下文是王道

              你跟ChatGPT的對話就像一部精彩的電影,上下文是劇情的關鍵。給ChatGPT提供相關的背景信息,幫助它更好地理解你的問題。比如,如果你想了解《肖申克的救贖》這部電影的票房成績,可以先告訴ChatGPT你感興趣的是哪部電影,再問關于票房的問題。這樣,ChatGPT就能更準確地為你解答。

               

              限定范圍,不打亂節奏
              有時候,問題太過寬泛會讓ChatGPT感到手足無措,像個迷路的小貓咪。為了讓它不迷失在無盡的信息海洋中,縮小問題的范圍。比如,你想了解音樂的歷史,可以先讓ChatGPT專注于某個時期或某種音樂流派,這樣它會更有針對性地回答你的問題。

              多問幾個問題,別吝嗇你的好奇心
              ChatGPT是個樂于助人的小伙伴,所以別吝嗇你的好奇心!如果你有多個相關問題,可以逐一提問,一次獲取更多有趣的答案。不要忘了,ChatGPT并不會嫌你問題太多,它只會努力回答你的疑惑。

              只要好好遵循上述原則,你就是入門級的 Engineer了!所謂的 Engineer是指專注于設計、優化和評估與自然語言處理(NLP)模型(如GPT-4)互動的 的專業人士。通過利用對自然語言處理模型的深入理解,為不同應用場景量身定制高質量的 ,以實現更準確、高效的人機交互。因為有 Engineer專業的提問,自動生成文本的大語言模型才能正確的回答人類的問題。

              大語言模型的性能提升方案

              但是僅僅靠 Engineer是不合適的,畢竟像ChatGPT這類產品做出來是面向全世界上的普通人的,那么如何才能讓普通人的提問也能被ChatGPT領會并且給出合理的答案呢?

              肯定是優化大語言模型,比如ChatGPT4相對于ChatGPT3的算法和數據的優化。提升模型對于普通提問的理解能力,關鍵在于提升模型的泛化能力。

              模型的泛化能力又依賴于數據的泛化性,俗話說“見多識廣”,模型只有見過各種語言、場景、風格的數據才能擁有更好的泛化能力。良好的數據集應該能夠代表廣泛的語言使用情況,并能夠應對各種不同的輸入情況。以下是數據集泛化的重要性:

              模型性能提升:泛化的數據集可以幫助訓練出更加魯棒和高效的NLP模型。通過提供多樣化、真實世界的語言示例,模型能夠更好地適應各種語言風格、語法結構和語義變化。

              處理未見過的數據:泛化的數據集可以使模型更好地處理未見過的數據。在現實世界中,我們經常會遇到新的語言用法、詞匯和表達方式。通過使用具有泛化能力的數據集進行訓練,模型可以更好地理解和處理這些未知的情況。

              抵抗偏見和歧視:泛化的數據集有助于減少模型中的偏見和歧視。如果數據集只包含特定領域或特定群體的樣本,模型可能會學習到不平衡或片面的觀點。通過使用廣泛的數據集,我們可以更好地確保模型在處理各種群體和語境時公正和中立。

              推廣應用范圍:具有泛化能力的數據集可以推廣NLP應用的范圍。無論是機器翻譯、問題回答還是文本生成,泛化的數據集可以幫助模型適應不同領域、不同語言和不同任務的需求,從而擴大NLP技術的適用范圍。

               

              自然語言處理數據庫推薦

              數據集的泛化對于構建強大、魯棒的NLP模型至關重要。它可以提高模型性能、處理未知數據、減少偏見和推廣應用范圍。為了實現更好的數據集泛化,海天瑞聲推出了多語種、多場景、多風格的數據庫。

               

              巴西葡萄牙語正則化數據庫

              Brazilian Portuguese TN Corpus 

              該數據庫包含5,000句巴西葡萄牙語正則化數據庫,適用于虛擬主播、語音助手等各個場景對AI模型的更高精度訓練。

              產品庫編號:King-NLP-177

               

              香港POI數據庫及粵拼標注

              HK POI Corpus with Pronunciation

              該數據庫包含204,290條香港POI數據庫及粵拼標注,適用于智能地圖、智慧城市、自動駕駛等場景。

              產品庫編號:King-NLP-050 

               

              臺灣國語分詞詞性數據庫

              TW Traditional Chinese POS Corpus

              該數據庫包含248,214句臺灣國語分詞詞性語料庫,適用于虛擬主播、語音助手等各個場景對AI模型的更高精度訓練。

              產品庫編號:King-NLP-085

               

               

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