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【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第五章(提示工程技术-2)Active-prompt。

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第五章(提示工程技术-2)Active-prompt。

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第五章(提示工程技术-2)Active-prompt。


文章目录

  • 【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第五章(提示工程技术-2)Active-prompt。
  • 前言
    • 1 背景与动机
      • 1.1 CoT 的局限
      • 1.2 Active Learning 思想引入
    • 2 定义与机制
      • 1. 不确定性估计(Uncertainty Estimation)
      • 2. 示例挑选(Example Selection)
      • 3. Prompt 更新(Prompt Update)
      • 4. 迭代(Iteration)
    • 3 详细流程
      • 3.1 初始化
      • 3.2 不确定性度量
      • 3.3 人工标注
      • 3.4 Prompt 重构
      • 3.5 循环迭代
    • 4 Python 实操示例
    • 5 最佳实践与注意事项
    • 6 未来趋势


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祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿人!好的同门!顺利毕业!

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前言

结合最新“MaaS(Model-as-a-Service)”趋势与工业界对高效示例筛选的需求,Active-Prompt(又称 Active Promptin

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