Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 千帆社区
除了以上几种提示技术外，在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调（有监督训练）或访问结构化的知识库，在其实验结果中证明，这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 千帆社区
除了以上几种提示技术外，在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调（有监督训练）或访问结构化的知识库，在其实验结果中证明，这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
小程序提审拒绝提示视频无法播放或者需要视频许可证怎么办？ - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
2 审核提示需要视频许可证，部分小程序审核提示需要视频许可证是因为首页或者首页入口的主要页面包含视频列表而且占大部分屏幕体积，这是管局的要求，因此如果是列表类型产品介绍视频不要在首页、底部导航页面、首页金刚位跳转页面添加，或者补充更多的文字说明避免视频面积占比过大。
【绝对干货】AI提示工程(Prompt Engineering)最佳实践 千帆社区
第 3 步 - 如果学生出错了，确定在不泄露答案的情况下，可以给学生什么提示。将这一步的所有作业用三引号（ ）括起来。 第 4 步 - 如果学生犯了错误，则将上一步的提示提供给学生（不带三重引号）。不要写 第 4 步 - ...... ，而是写 提示： 。
提示学习（Prompt-learning） 千帆社区
连续型模板 离散型模板的使用难点在于设计一个好的提示语句需要很多经验和语言专业知识，为了解决这一问题，连续型模板 尝试使用一组连续性 prompt 向量作为模板，这样模型训练时就无需人工给定提示语句。当然，也支持用人工构造的提示来初始化 prompt 向量。与离散型模板的区别在于连续型提示向量与输入文本的词向量矩阵不共享，二者在训练过程中分别进行参数更新。
【AIGC】一起学习prompt提示词（4/4）【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区
去掉了文心一言不支持或者普通人很难使用的提示词，比如强化学习提示词等。 一、概述 什么是提示词，之前我的三篇文章，已经写的很清楚了，也以不用工具上网的文心一言的环境，做了大量的案例，还介绍了官方的学习课程的地址。很多学习课程，还都只有不到100的播放量，所以，你看了我的文章，想去学习一下提示词，提升自己对AIGC方向的理解，现在真的不晚。
「实践案例」文心一言：提示词功能系统学习 千帆社区
2.尽管 Zero-Shot Prompting 技术不需要为每个任务训练单独的模型，但为了获得最佳性能，它需要大量的样本数据进行微调。像 文心一言 就是一个例子，它的样本数量是过千亿。 3.由于 Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性，它的输出有时可能不够准确，或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。
什么是提示词工程？ 千帆社区
chat/completions 中的 completions （自动补全） 文本转换成模型可理解的符号（tokenization：文本 -> token -> token IDs），再对符号进行补全 openAI tokenizer token与文本的关系 token不等于字符或单词 不是按单词拆分：happy unhappy; unhappy就是两个token; happy就是一个token
Prompt 技巧宝典（六）：自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区
数据集中的所有的Q，都请求5次LLM，通过一定算法来计算每个Q的不确定性率（你也可以理解为不稳定率）。 我们知道每个问题重复向LLM尽情请求，得到的结果可能是稳定的也可能是不稳定的，第一步就是要找到数据集中的Q不稳定率进行计算，并排名。
用量提示 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
用量提示 TSDB用量提示 TSDB在各项配额（月写入量、月查询单位、时间序列、存储空间）达到75%、90%、100%时会自动触发报警，通过短信、邮件等方式通知用户及时关注使用情况，避免因额度不足导致的服务不可用。
