以下是文心一言Prompt的要点 Prompt要点 当前Prompt的逻辑实际上再让模型做两件事,一是判断问题是否为计算机类问题,二是真正回答用户问题 通过指定输出格式,并且将“判断问题是否为计算机类问题”这一结果显式输出,可以让模型更好的做判断 如果不指定模型将“判断问题是否为计算机类问题”这一结果显式输出,那么判断的正确性会大大折扣 以下是文心一言扮演单轮编程问答助手的示例 ### Instruction
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查看详细说明 点击进入 会话小结 会话小结组件(DialogSummary)可以基于生成式大模型对一段用户与坐席的对话生成总结,结果按{ 诉求 : , 回应 : , 解决情况 : }格式输出。适用于运营商、金融、汽车等多种场景的对话总结。
英雄档案这个问题里包含了很多属性,包含 技能、简介、皮肤 等等 如果用户的问题里没有提到档案,而是想查看英雄的技能,比如 “赵云的技能有哪些?” 就无法成功召唤 后来我进行了优化: 赵云的英雄档案是什么(包含技能和简介) 赵云的铭文推荐 赵云的出装建议 赵云的英雄关系 赵云的英雄故事 赵云的历史上的TA 在档案的问题了增加(技能和简介)这样对于上面的问题就可以解决了。
百度智能云千帆社区 2023.10.30 37882 7 59 盖楼大赛第二期 | 大模型梦想家:你希望通过大模型产品解决哪些实际问题? 百度智能云千帆社区 2023.09.19 8666 6 85 *******3922 关注 已关注 热点话题 百度智能云千帆AppBuilder平台体验全免费!RAG/Agent多项能力再升级,速来解锁~ AppBuilder 44 看过
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全部代码位置 代码已放在了github上,欢迎点赞收藏: https://github.com/truedei/cmdchat 其他问题排查 原来获取token不支持浏览器跨域,我说怎么解决都不可以。 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费!
大约只有5%的停车场能够做到,此外也没有形成“一盘棋”式的整体经营管理。 在这样的大背景下,对那些有集中停车需求的大型场所,例如大型交通枢纽、大型购物中心、政务中心而言,随着车流量逐步加大,如果没有对应的解决方案,出行体验也将受到极大影响。当信息化改造仍不足以解决停车难问题时,越来越多企业和机构意识到,智能化的停车管理能力建设已成为一种必然。
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对于 LLM(大语言模型),data size issue(译者注:此处应当指的是由于大规模数据传输导致的内存带宽受限问题)主要通过仅对模型权重进行量化的技术来解决(如 GTPQ [5] 和 AWQ [6] 量化算法),以及 KV-cache 量化来解决。 减少内存操作的次数。在 GPU 上运行任务实际上就是执行一个有向图,图中的每个节点都代表一个计算核心(或 GPU 函数)的执行。