HumanEval: Hand-Written Evaluation Set 一個(gè)代碼評(píng)測(cè)基準(zhǔn)奉件。 From 《Evaluating Large Language Models...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河北
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Automatic Prompt Engineer (APE)有一篇文章概述了先進(jìn)的prompt工程技術(shù)：https://luxiangdong.com/2023/08/08/advprompt/[https://luxiangdong...
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AutoPrompt初步了解
Prompt是什么 NLP發(fā)展的四個(gè)階段（1）完全有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)：word本質(zhì)是特征哮翘，主要在做特征工程（2）完全有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)：開(kāi)始搞卷積和Attention（3）預(yù)訓(xùn)練：預(yù)...
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使用 OpenAI API 進(jìn)行快速工程的最佳實(shí)踐
OpenAI官方提供的Prompt技巧弹澎，給OpenAI的模型提供更清晰有效的指令嫉柴。翻譯 From ： https://help.openai.com/en/articles/...
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GitHub搭建自己的持續(xù)集成
什么是持續(xù)集成 代碼開(kāi)發(fā) -> 代碼提交 -> 服務(wù)器編譯建瘫、測(cè)試钾虐、打包 -> 服務(wù)器部署（大規(guī)模部署用 docker） 上面這套流程中除了前兩個(gè)癞谒，其他的都自動(dòng)執(zhí)行，就是CI（...
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分位數(shù)回歸 Quantile Regression && 期望回歸 Expectile Regression分位數(shù)回歸 Quantile Regression 先說(shuō)一下線性回歸 & 多項(xiàng)式回歸：假定一個(gè)函數(shù) f(x) 鳖粟，讓函數(shù)盡可能擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)社裆，確定函數(shù)的未知參數(shù)拙绊。一般通過(guò)最小化M...
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Executable CodeExecutable Code Actions Elicit Better LLM Agentshttps://arxiv.org/pdf/2402.01030.pdf[ht...
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Recursive RMScalable agent alignment via reward modeling: a research direction https://arxiv.org/pd...
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TaskMatrix.AI
這篇文章揭示了ChatGPT Plugins背后的技術(shù)路線 來(lái)自微軟的論文：TaskMatrix.AI: Completing Tasks by Connecting Fou...
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推薦系統(tǒng)精品文章推薦系統(tǒng)召回四模型之：全能的FM模型[https://zhuanlan.zhihu.com/p/58160982]（1）從多路召回到FM做統(tǒng)一的召回模型檩赢，將所有特征劃分為（U...
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推薦系統(tǒng)算法（傳統(tǒng)推薦模型）推薦系統(tǒng)經(jīng)歷兩個(gè)階段：傳統(tǒng)推薦模型和深度學(xué)習(xí)模型 第一階段：傳統(tǒng)推薦模型(協(xié)同過(guò)濾吕嘀，矩陣分解，LR, FM, FFM, GBDT)贞瞒。 協(xié)同過(guò)濾體現(xiàn)了最樸素的推薦思想偶房，同類相聚...
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