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K12教育常规赛-看图猜成语 应用构建思路 千帆社区
样例： OpenAI的GPT3论文中提到了，few-shot能大大提升模型学习效果，意思就是给大模型几个输入输出样例，大模型就能随后很好的在这种模式的约束下完成你定义的任务。 结构化书写提示词： 使用Markdown等语法书写提示词据说会有更好的效果，我猜可能是因为大模型的训练数据集中，那些以Markdown格式的素材一般具有更好的逻辑性和更高的内容质量。
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dynamic 是 String true false true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数； false：静态人数统计，返回总人数 case_id 当dynamic为True时，必填 String 任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init 当dynamic为True时，必填 String true false 每个case的初始化信号
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dynamic 是 string true false true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数； false：静态人数统计，返回总人数 case_id 当dynamic为True时，必填 string 任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init 当dynamic为True时，必填 string true false 每个case的初始化信号
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true false true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数； false：静态人数统计，返回总人数 case_id 当dynamic为True时，必填 std::string 任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init 当dynamic为True时，必填 std::string true false 每个case的初始化信号
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dynamic 是 string true false true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数； false：静态人数统计，返回总人数 case_id 当dynamic为True时，必填 string 任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init 当dynamic为True时，必填 string true false 每个case的初始化信号
大模型黑话指南（三） 千帆社区
Post-training 是一种迁移学习技术,它在预训练语言模型的基础上,通过下游任务的数据集和监督信号,更新与任务相关的层,帮助模型迁移到下游任务。通常将预训练模型中的Transformer encoder层的参数保持固定,只更新后续的任务特定层,如分类器层的参数。它使用的是下游任务的数据集和标签,采用监督学习的方式进行模型优化。
【AIGC】一起学习prompt提示词（4/4）【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区
这种技术适用于撰写论文、诗歌或创意写作等任务。 例如： 这是不加此提示词的回复结果： 回答的比较浅显，这是加了“让我们思考一下”，之后，看效果： 变化还是很大的！ 四、 自恰提示 自洽提示是一种技术，用于确保ChatGPT 的输出与提供的输入一致。这种技术对于事实核查、数据验证 或文本生成中的一致性检查等任务非常有用。 自洽提示的提示公式是输入文本后跟着指令“请确保以下文本是自洽的”。
[AI行业案例]-网络“清洁工"--百度大脑图像审核已就位
2、通过百度大脑图像审核技术，有效的进行了违规类，重点包括涉政，色情，暴恐类图片过滤，保障平台内容安全。 案例故事 核心诉求 去哪儿网（Qunar.com）业务中会产生大量的用户评论信息，其中也包括一些商家的产品信息。一些不法分子通过生产发布违规图片，污染网络公共环境，内容安全也是一个亟待解决的问题。
