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7个有用的Prompt参数
本文将介绍七个关键的Prompt参数，通过这些参数可以引导模型，探索模型的能力和限制，生成不同风格或角度的内容。 1、上下文窗口 上下文窗口参数决定了模型在生成响应时要考虑的文本数量。 2、最大令牌数 Max tokens参数定义生成的响应中令牌的最大数量。令牌可以被认为是文本最小单位，可以是单词或字符。通过设置最大令牌值，可以限制生成的输出的长度。 5、Top N Top N是用于采样下一个标记的另一个参数，类似于Top p。但是Top N不是使用累积概率分布，而是在每个步骤中只考虑当前最可能的前N个标记。 当希望避免生成文本中的某些内容或偏差时，这个参数非常有用。 7、频率惩罚 频率惩罚（Frequency Penalty）是另一个可用于控制生成的输出中单词或短语重复的参数。 总结 理解和利用Prompt参数对于从ChatGPT等生成式人工智能模型中获得所需的输出至关重要。通过调整这些参数，可以微调模型的行为并引导模型生成与需求一致的响应。
89920编辑于 2023-08-30 - 来自专栏Python
7-1、python函数介绍、参数
语法def 函数名（参数1，参数2...）: 函数内部封装代码函数名(参数1对应的值，参数2对应的值，......)# 调用的时候和定义函数的时候，参数的数量一一对应# def my_sum(): 2.3、函数参数的使用在函数名的后面小括号内部填写参数；多个参数直接使用 ， 分隔。 ，能够适应更多的数据;1.在函数内部，把参数当做变量使用，进行需要的数据处理2.函数调用时，按照函数定义的参数顺序,把希望在函数内部处理的数据,通过参数传递2.5、形参和实参形参:定义函数时，小括号中的参数 ，把20赋值给my_sum的b参数my_sum(num1,num2) # b变量num1的值为2，所以形参a的值为2，形参的b的值为3my_sum(7+2,5*3) # 形参a的值为9，形参b的值为15 ,7+2 表达式●形参 。
37200编辑于 2023-11-11 - 来自专栏从零开始学自动化测试
python接口自动化7-参数关联
2.用fiddler抓包，抓到删除帖子的请求，从抓包结果可以看出，传的json参数是postId ? 3.这个postId哪里来的呢？可以看上个请求url地址 ? 4.也就是说保存草稿箱成功之后，重定向一个url地址，里面带有postId这个参数。 那接下来我们提取出来就可以了 二、提取参数 1.我们需要的参数postId是在保存成功后url地址，这时候从url地址提出对应的参数值就行了，先获取保存成功后url 2.通过正则提取需要的字符串， 这个参数值前面（postid=）和后面（&）字符串都是固定的 3.这里正则提出来的是list类型，取第一个值就可以是字符串了（注意：每次保存需要修改内容，不能重复） ? 三，传参 1.删除草稿箱的json参数传上面取到的参数：{"postId": postid[0]} 2.json数据类型post里面填json就行，会自动转json 3.接着前面的保存草稿箱操作，
1K40发布于 2018-04-08 - 来自专栏EdisonTalk
ChatGPT学习之旅 (7) 参数化表达的魔力
从结构化到参数化 如果对“ChatGPT最喜欢的沟通方式”进行一个抽象提炼，可以将其拆解为 结构化表达 和 参数化表达 两部分。 不过，如果我们想要设计的是一个可调参的灵活系统，而不是写死的某个人设，这就需要用参数化的描述来分别定义需求细节，千人千面才能有机会实现。 那么，什么是参数化表达呢? 参数化表达模板 这里给出一个参数化表达的prompt模板：功能指令 + 变量 + 默认值 + 初始化和帮助。 功能指令：比如用标识符"/"来区分功能指令和普通描述。 轮：初始化回复 （2）第1轮：回复1 保持默认 （3）第2轮：/word evolution （4）第3轮：/tran 做翻译 （5）第4轮：/help （6）第5轮：切换德语，/learn 德语 （7） 第6轮：/word 谢谢 （8）第7轮：/tran 做翻译 （9）第8轮：切换C#语言 （10）第9轮：给任务 （11）第N轮：交给你了 可以看出，这个语言辅助助手，可以让我们不满足于一种语言，而这个语言可以是真实的沟通语言
29410编辑于 2024-06-27 - 来自专栏鳄鱼儿的技术分享
多线程-线程池7大参数及其作用
多线程-线程池7大参数及其作用 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, //核心线程池大小 int maximumPoolSize 这个参数设置非常关键设置过大浪费资源，设置过小导致线程频繁创建或销毁。 <4>第4个参数: TimeUnit表示时间单位。keepAliveTime 的时间单位通常是TimeUnit.SECONDS。 <5>第5个参数: workQueue 表示缓存队列。 <6>第6个参数: threadFactory 表示线程工厂。它用来生产一组相同任务的线程。线程池的命名是通过给这个factory增加组名前缀来实现的。 <7>第7个参数: handler 表示执行拒绝策略的对象。当超过第5个参数workQueue的任务缓存区上限的时候，就可以通过该策略处理请求，这是一种简单的限流保护。
66310编辑于 2024-05-21 - 来自专栏从零开始学自动化测试
FastAPI学习-7.POST请求body-多个参数
混合使用 Path、Query 和请求体参数 你可以随意地混合使用 Path、Query 和请求体参数声明，FastAPI 会知道该如何处理。 （两个 Pydantic 模型参数）。 FastAPI 将自动对请求中的数据进行转换，因此 item 参数将接收指定的内容，user 参数也是如此。 请求体中的单一值 与使用 Query 和 Path 为查询参数和路径参数定义额外数据的方式相同，FastAPI 提供了一个同等的 Body。 多个请求体参数和查询参数 当然，除了请求体参数外，你还可以在任何需要的时候声明额外的查询参数。
2.8K30编辑于 2022-03-08 - 来自专栏RocketMQ原理与应用
RocketMQ实战—7.生产集群部署和生产参数
这个值设置为25，表示会预留⽐较多的空间来给新⽣代的对象晋升，这个参数设定也是官⽅推荐的参数。 以上这些参数都是经过RocketMQ官⽅测试后的参数设置，在Broker启动⽂件⾥⾯这些参数也都是设置好的，所以基本上不需要我们⾃⼰来调整。 最终恢复Linux内核参数65535后，压测结果回归正常。所以调整参数时，要进行前后压测对比，不能直接按照文档复制。把参数还原后，发送消息的TPS仍然是4w左右。 那么这个参数是在哪⾥定义、更新的？ 所以接下来就简单了，直接设置⼀个参数，让Producer发送消息的时候能和Broker的其他端⼝建⽴Chanel。实际上还是和前⾯的那个案例相关，这个参数就是VipChannel参数。
77810编辑于 2025-04-15 - 来自专栏开源部署
CentOS 7下MySQL5.7.23的服务配置参数测试
CentOS 7默认安装MySQL5.7.23，服务管理发生了变化，从sysvinit（service mysql start）变化为systemd（systemctl start mysqld.service ） 最近测试了下MySQL5.7.23的服务管理参数，测试主要涉及Restart ,RestartPreventExitStatus，RestartSec，StartLimitInterval四个服务启动参数 【服务启动方式比较】 1、CentOS7下MySQL5.7.23默认参数下的服务启动方式 MySQL crash、OOM、kill -9 pid三种情况下mysqld进程被终止，都会马上重新启动，间隔100ms 进程，mysqld_safe守护进程会重启mysqld，如果mysqld_safe也被kill掉，那么mysqld就不会被拉起来 service mysql stop 不会自动重启 【在CentOS 7下如何实现 SIGKILL 测试kill -9，mysqld进程不会自动重启 测试OOM，mysqld进程也不会自动重启 原因是由于OOM在kill进程时传的也是SIGKILL的信号 【需要关注的服务配置的两个参数
67210编辑于 2022-08-17 - 来自专栏WordPress果酱
WordPress 文章查询教程7：如何使用密码保护参数
我写这一系列文章的目的也是为了方便自己使用这些参数的时候方便查询，所以如果你也是经常进行 WordPress 二次开发的话，建议收藏本文。 第七讲关于密码保护参数，密码保护的参数就是 has_password 和 post_password 两个参数： has_password (bool) – 如果为 ture，则显示有密码保护的文章，
86950编辑于 2023-04-13 - 来自专栏ytkah
如何查看小视频参数【微信高级教程7】
在聊天窗口中输入//sightinfo 可以让小视频的左上角显示小视频的一些参数，比如帧率、分辨率、时长、大小等。输入 //sightinfo 并发送后，参数不会立即显示，需先退出微信再重新进入。 如要取消显示参数，只需重复输入 //sightinfo 并发送，退出微信再重新进入就好了。 ?
1.4K70发布于 2018-03-06 - 来自专栏时悦的学习笔记
mysqldump命令详解 Part 7- -single-transaction 参数的使用
导致的从库无法同步的问题 mysqldump命令详解 4-按条件备份表数据 mysqldump命令详解 5-导出事件,函数和存储过程 mysqldump命令详解 Part 6- --master-data参数的使用 该参数通过在一个事务中导出所有表从而创建一个一致性的快照 当前版本的MySQL只可以对innodb 引擎保证一致性，导出过程中不会锁表 其他引擎，如MyISAM 在导出期间会锁表 为保证有效的dump文件 即正确的表内容和二进制日志位置 在导出的过程中不能有如下操作 ALTER TABLE DROP TABLE RENAME TABLE TRUNCATE TABLE 如指定了 --lock-tables参数则会自动将其关闭 推荐在mysqldump中使用该参数 2. events --routines> /tmp/test_all_master.sql 备份内容讲解可和上节的内容一致，链接见下面 mysqldump命令详解 Part 6- --master-data参数的使用
3.7K30发布于 2020-08-18 - 来自专栏让技术和时代并行
高效应用程序必须配置的7个JVM参数
围绕垃圾收集和内存，您可以将 600 多个参数传递给 JVM。如果包括其他方面 JVM 参数计数将轻松超过 1000+。争论点太多，任何人都无法消化和理解。 在本文中，我们将重点介绍七个重要的 JVM 参数，您可能会发现它们很有用。 1. -Xmx 和 -XX:MaxMetaspaceSize -Xmx 可能是最重要的 JVM 参数。 GC算法 截至目前 OpenJDK 中有 7 种不同的 GC 算法 a. Serial GC b. Parallel GC c. Concurrent Mark & Sweep GC d. 当您传递这两个 JVM 参数时，当抛出 OutOfMemoryError 时，堆转储将被自动捕获并写入定义的文件路径。 7.-Duser.timeZone 您的应用程序可能对时间/日期有敏感的业务需求。例如，如果您正在构建一个交易应用程序，您不能在上午 9:30 之前进行交易。
85340编辑于 2023-03-18 - 来自专栏九陌斋
FastAPI从入门到实战（7）——请求体函数的参数设置
上一篇记录了FastAPI中声明请求体的相关内容，本文记录一下零碎的函数特性和参数特性相关内容。 "citys":["绵阳","成都","遂宁","..."], "population":66666666 } } Field参数设置 regex: str = None, discriminator: str = None, repr: bool = True, **extra: Any, ) Body参数设置 Body和Path、Query是一个性质的，分别声明请求体、路径参数、查询参数 # 无 Body 额外参数 @app04.post("/stu04/notbodyfield") def stu04 _not_bdy_field( param:Dog ): return param # Body 额外参数 @app04.post("/stu04/bodyfield") def
1.6K10编辑于 2022-12-27 - 来自专栏从零开始学自动化测试
httprunner 2.x学习7-参数化(引用外部csv数据)
前言 httprunner 参数化数据源指定支持三种方式： 在 YAML/JSON 中直接指定参数列表：该种方式最为简单易用，适合参数列表比较小的情况 通过内置的 parameterize（可简写为P） ，当需要动态生成参数列表时也需要选择该种方式 环境：httprunner==2.5.7 本篇讲解内置的 parameterize（可简写为P）函数引用 CSV 文件 独立参数 对于已有参数列表，并且数据量比较大的情况 ，比较适合的方式是将参数列表值存储在 CSV 数据文件中。 对于 CSV 数据文件，需要遵循如下几项约定的规则： CSV 文件中的第一行必须为参数名称，从第二行开始为参数值，每个（组）值占一行； 若同一个 CSV 文件中具有多个参数，则参数名称和数值的间隔符需实用英文逗号 例如，user_id 的参数取值范围为 1001～2000，那么我们就可以创建 user_id.csv，并且在文件中按照如下形式进行描述。
94620发布于 2020-06-17 - 来自专栏图灵人工智能
Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源
在与 LLAMA2 的直接比较中，MEGALODON 在 70 亿参数和 2 万亿训练 token 的规模上取得了比 Transformer 更好的效率。 具体而言，他们创造性地提出了复指数移动平均 CEMA（ complex exponential moving average ），将上式（1）改写为如下形式： 并将（2）中的 θ_j 参数化为： 时间步 然而，更新门 φ 引入了更多的模型参数，当模型规模扩大到 70 亿时，不稳定问题仍然存在。 在 4K 上下文长度下，由于引入了 CEMA 和时间步归一化，MEGALODON-7B 比 LLAMA2-7B 稍慢（约 6%）。 在相同的 2T token 上进行预训练后，MEGALODON-7B 在所有基准测试中均优于 LLAMA2-7B。
35910编辑于 2024-04-19 - 来自专栏全栈测试技术
pytest学习和使用7-fixture参数scope作用域（范围）执行顺序
之前学习了fixture的基本使用，其中参数scope类似作用域，就是fixture的使用范围，那么针对scope的这几个值，他的执行顺序是怎样的？ 如果@pytest.fixture()里面没有参数，那么默认scope=function 2 执行顺序 较高 scope 范围的fixture（session）在较低 scope 范围的fixture
80930编辑于 2023-02-16 - 来自专栏从零开始学自动化测试
postman使用教程7-参数化引用外部文件(txtcsvjson)测试数据
前言 当同一个接口需要测试不同的参数时，需用到参数化的概念。postman支持从外部文件读取测试数据参数化 设置参数化变量 新建一个collections 专门测试登录接口 ? 进入Collection Runner 页面 Environment 选择运行环境 Iterations 迭代次数，也就是参数化数据的次数 Delay 延迟毫秒，每次迭代中间的延迟时间 Log Response 查看response返回的log日志 Data 选择参数化文件(.txt/.csv/.json) Keep variables values 每次迭代后保持变量的值 Run collection whitout 参数化登录 先准备需要参数化的测试数据，前面定义了2个变量username和password,于是在text文本里面第一行写变量的名称，后面换行分别写需要传入的值 username,password test1,123456 点Preview 按钮可以查看参数化数据对不对 ? 点Run 按钮运行，接着可以看到登录接口运行了5次 ?
6K30发布于 2021-05-17 - 来自专栏技术探究
7 Python 基础： 重点知识点函数的参数难点解答
----- 函数的参数 定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。 除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 ：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。 关键字参数 可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。 =123456) 如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。
62770发布于 2019-07-24 - 来自专栏从零开始学自动化测试
jmeter压测学习7-登录参数化(CSV 数据文件设置)
接口登录接口文档基本信息 访问地址： http://127.0.0.1:8000/api/v1/login/ 请求类型： POST 请求头部： Content-Type: application/json 请求参数 导入txt的数据文件，用2个变量user和psw中间参数默认是逗号隔开 ? 接下来把账号和密码引用改成的变量 ? CSV数据文件设置参数说明： 文件名 导入你的txt文件绝对路径 文件编码 一般选UTF-8 变量名 你自己设置的变量，如果只有一个变量那就只写一个，有多个变量的时候中间用英文的逗号隔开 忽略首行 如果你的第一行就是测试的账号，默认False就行，如果第一行是title栏那就设置True忽略 分隔符 也就是你txt文件里面分割参数的符合，一般用英文逗号 是否运行带引用号 一般不用改，默认Fasle
3K11发布于 2019-12-05 - 来自专栏TensorFlow从0到N + Rust
TensorFlow从0到1 - 7 - TensorFlow线性回归的参数溢出之坑
在5 TF轻松搞定线性回归中提到，只要把TF官方Get Started中线性回归例子中的训练数据换一下，就会出现越训练“损失”越大，直到模型参数都stackoverflow的情况。 更换训练数据如下： 参数初始值a=-1，b=50； 训练数据x_train = [22, 25]； 训练数据y_train = [18, 15]。 1626428.5] b: [ 68979.421875] loss: 7.36039e+14 a: [ 1626428.5] b: [ 68979.421875] loss: 7.36039e+14 参数越练损失越大的趋势果然重现了
84270发布于 2018-04-11
腾讯云开发者
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