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BPO：灵活的 Prompt 对齐优化技术
一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。 因此，我们提出另外的一种方案，即黑盒提示对齐优化技术（Black-box Prompt Optimization），通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐。 BPO对齐技术对 GPT-3.5-turbo 有22%的提升，对 GPT-4 有 10% 的提升。 BPO 能够助力 llama2-13b 大幅超过 llama2-70b 版本的模型效果，并让 llama2-7b 版本的模型逼近比它大 10 倍的模型。 三、研究者说问：BPO 和反馈学习方法（PPO、DPO）以及 Prompt Engineering方法（如OPRO）的区别是什么？
66810编辑于 2023-12-22 - 来自专栏全栈程序员必看
Sql Prompt 10激活成功教程
www.red-gate.com 127.0.0.1 licensing.red-gate.com 127.0.0.1 productlogin.red-ga 如下图： 然后点击数据库中的SQL Prompt 点击Manage License 然后点击Activate 然后打开SQL.Prompt.Keygen.exe，将生成的注册码拷贝到输入框内,然后点击Activate 继续点击Activate
2.6K20编辑于 2022-09-17 - 来自专栏Python与算法之美
10种实用的Prompt技巧图解
收集整理了prompt engineering的10种实用技巧，以图解的方式解释了它们的主要原理。 本文追求以极简风格逼近这些方法的第一性原理，把黑话翻译成人话，并使用图片范例进行说明。 一，Structured Prompt (结构化提示词) 可以按照 prompt = 角色 + 任务 + 要求 + 提示 的结构设计清晰明了的提示词。 二，Prompt Creator (提示词生成器) 简单地说，就是让ChatGPT扮演一个提示词生成专家，帮助你完成/完善/改进 你的prompt。 七，Self-ask Prompt (自我提问) 在prompt范例中引导LLM将一个复杂的问题拆分为简单的子问题，逐个回答，然后汇总成为答案。 AutoGPT也是这种强化学习范式prompt的产物，AutoGPT设计的主要prompt模式如下： Thoughts(当前的思考)->Reasoning(推理过程->Plan(后续计划)->Criticism
3.5K21编辑于 2023-09-05 - 来自专栏AIGC新知
国内做AI应用，没做好prompt安全防护和对齐？凉凉
上一篇浅浅地写了关于提示词技术的概述，主要从文本提示词展开来说，LLMs主要靠优质的prompt得到期望的输出，随着多模态大模型的发展，多模态提示词也逐渐出现，当然仅仅靠提示词无法达到预期的输出效果，还得靠外部资源 我们现在着重提出提示词的安全性和对齐性相关问题。 提示攻击 SUMMER 提示黑客攻击，即使用提示词来利用 LLMs 的方法。 对齐/一致性 SUMMER 确保语言模型（LLMs）在使用过程中与用户在特定任务上的需求保持高度一致性是实现其有效部署的关键。 置信度分数是一种生成置信度评分的方法，例如询问模型“从1到10，你的信心程度如何”。一些研究指出，即使采用了自我一致性和思维链技术，某些LLMs在用语言表达置信度时仍然表现出过度自信。
32110编辑于 2024-10-08 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密prompt系列27. LLM对齐经验之如何降低通用能力损失
只不过prompt tunning的prompt使用的是虚拟Token。想更多了解Prompt Tuning的童鞋看这里解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-tuning & Prompt-tuning & P-tuning第二阶段Fine-tuning默认在输入层Embedding前拼接Prompt Embedding 论文测试后也发现Lora的效果并不好能否把两个阶段合二为一，既加上一个虚拟Prompt，同时微调模型和prompt，论文测试后发现效果和SFT相差不多，都会有过拟合。 毕竟这种微调方式无法引导模型把格式学到Prompt Embedding上。 这一点我们在前文讨论过详见LLM对齐经验之数据越少越好？2.
1.3K20编辑于 2024-04-10 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt7. 偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析
面向以上1个或多个原则，RLHF只是其中一种对齐方案，把模型输出和人类偏好进行对齐。 RL初始模型的训练细节在附录C.3和E.8，基于GPT3的预训练模型，SFT微调2个epoch并混入10%的预训练数据进行训练得到。 这里DeepMind使用如下Hard Prompt Tunning来构建模型，其实就是引入一些前置语义信息，让模型在小样本上表现更好。更多细节>>解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM图片整体打分整体打分=偏好打分+所有规则的未违反概率之和+长度惩罚(保证回答简洁)+is_valid(模板检查)。 偏好对齐使用RL和SFT的差异？
3.1K01编辑于 2023-05-21 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列16.LLM对齐经验之数据越少越好？LTD & LIMA & AlpaGasus
Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。 如果你对指令微调还不甚了解，建议先看看下解密Prompt系列4. 升级Instruction Tuning。 当前对指令微调SFT的认知有几种 抽象派：把模型输出和人类偏好进行对齐 务实派：赋予模型任务指令的理解和完成能力 两个思路其实殊途同归，重心落在任务+对齐，既基于用户指令应该召回模型预训练学习的哪些知识 除了使用已有的QA数据，几位作者还人工构建了200条基于个人偏好随机创建的prompt，以及编写的回答，在回答编写过程中核心是注意回答风格的一致性。重要的事情说三遍，一致性，一致性，一致性。 最终是人工在验证集打分上，选择了5-10个epoch之间的checkpoint。
1.6K90编辑于 2023-10-05 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列17. LLM对齐方案再升级 WizardLM & BackTranslation & SELF-ALIGN
SFT训练和常规略有不同，采用了反向对齐，也就是给定Output生成Instruction(P(X|Y))的条件生成任务。 ，在SFT阶段就让模型进行偏好对齐。 对抗样本我们在解密Prompt7. 偏好对齐RLHF章节针对Anthropic如何设计对抗样本进行了很详细的介绍，这里不再展开。 question assessment), 5 (reasoning), 6 (multi-aspect), 7 (candor), 8 (knowledge recitation), 9 (static),10 这个问题要是有想法欢迎评论区留言~ 为了解决以上问题，论文使用第一步对齐微调后，已经内化3H原则的模型，使用以下的Prompt指令引导模型重新对以上的260K指令进行回答生成，引导模型给出更丰富，跟全面的回答
1.8K111编辑于 2023-10-26 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密Prompt系列10. 思维链COT原理探究
前一章思维链基础和进阶玩法我们介绍了如何写Chain-of-thought Prompt来激活生成逐步推理，并提高模型解决复杂问题的能力，这一章我们追本溯源，讨论下COT的哪些元素是提升模型表现的核心？ 实验 论文针对以上3个元素分别进行了实验，通过改变COT few-shot prompt中特定元素的取值，来分析该元素对COT效果的贡献 观点1.Symbol的形式和取值本身对COT影响不大 这里论文用了两种控制变量的方式 ：symbol随机采样和特殊符号替换 特殊符号替换(symb_abs) abstract symbol就是用特殊符号来替换symbol，这里作者同时替换了question，prompt和answer里面的
3.1K53编辑于 2023-07-15 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
PyQt5 技术篇-设置alignment对齐方式。Qt Designer设置文本对齐方式。居中、左对齐、右对齐、上对齐、下对齐。
通过alignment设置，展开后可以设置水平方向或垂直方向的对齐方式。 PyQt5设置文本对齐方法： self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignRight|QtCore.Qt.AlignVCenter) 两个参数一个是横向靠右，一个是纵向居中 Qt Designer设置文本对齐方法： 如图，水平默认的左对齐我改为了右对齐。 ?
10.8K30发布于 2020-09-23 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【CSS】vertical-align 垂直对齐 ( 块级元素对齐 | 行内元素 行内块元素对齐 | 基线对齐 | 垂直居中 | 顶部对齐 | 底部对齐 )
可以设置四种对齐 : baseline 基线 / top 顶线 / middle 中线 / bottom 底线 ; 基线对齐 : 图片底部位置 与 文字基线 对齐 ; 这是默认的对齐方式 , 如果是 : 图片顶部 与 文字顶线 对齐 ; vertical-align: top; 底部对齐 : 图片底部 与 文字底线 对齐 ; vertical-align: bottom; 二、vertical-align 垂直对齐代码示例 ---- 代码示例 : <! ; } .three { /* 顶线对齐 - 图片顶部与文字顶线对齐 顶部对齐*/ vertical-align: top; } .four { /* 底线对齐 - 图片底部与文字底线对齐 ="one"> 基线对齐 : 图片底部与文字基线对齐
中线对齐 : 图片中心与文字中心对齐
5.3K30编辑于 2023-04-24 - 来自专栏我爱计算机视觉
Align and Prompt：Salesforce&ANU提出ALPRO，进行细粒度的视频文本对齐！代码已开源！
本文分享论文『Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts』，由 Salesforce&ANU 提出ALPRO 在本文中，作者提出了Align and Prompt：一个新的视频和语言预训练框架（ALPRO），该框架在稀疏采样的视频帧上运行，在没有显式目标检测器的情况下实现更有效的跨模态对齐。 在本文中，作者使用一个新的视频和语言预训练框架：Align and Prompt（ALPRO）来应对这些挑战。 VTC和PEM的动机都是加强视频和文本之间的跨模态对齐。VTC强调捕获视频文本对的实例级对齐，PEM鼓励模型将局部视频区域与文本实体对齐。 PEM则是对随机裁剪的帧通过prompt操作进行类别的预测，然后将预测的结果作为伪标签来监督预训练的过程，从而使模型能够感知视频帧中的局部区域。
1.2K10编辑于 2022-01-20 - 来自专栏全栈程序员必看
SQL Prompt10 安装激活教程，让你写sql 如鱼得水
需要sql_Prompt 10压缩包的请看文章最底下，有链接下载 1.首先得有我们的SQL Prompt 10压缩包 2.选择SQLPromptDownload.exe进行安装 打开安装界面，全部勾选选点击 选择安装位置，一般不推荐安装C盘，继续install——>>>>等待安装完成点击finish 3.打开sqlserver数据库 打开sqlserver数据库，可能有些兄弟进入不是这样得，有sql_Prompt 安装成功得初始界面，你随便点两下进去sqlserver主界面就好了，进去就是如下图，会多一个SQL Prompt选项卡 重点：这里开始，把网断掉，还有什么安全助手什么玩意得关掉—》(可能不关也可以，反正我是可以 ) 点击manage license记得断网，必须断网 可能有些兄弟点击sql_Prompt会有很多选项，就找着help —》manage license 一样可以的 进入manage Activate manually 点击Activate manually后如下图，复制左边框框的所有内容，到SQL.Prompt.Keygen中 复制过来的字符串粘贴到我画的那个绿色框框里
12.4K32编辑于 2022-09-17 - 来自专栏NLP/KG
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering 1.ChatGPT Prompt Engineering 主题： 与 ChatGPT 停止 --stop <介于10-100之间的整数> 使用--stop参数在过程的中途完成作业。在较早的百分比处停止作业可能会产生模糊、细节不清晰的结果。 例如，我们可以使用它来生成情感分类器的快速样本，如下所示： Prompt: 生成10个情感分析的例子。这些例子被分类为正面或负面。生成2个负面例子和8个正面例子。 What is the date 10 days ago in MM/DD/YYYY? one day to today, then today is one day later. today = datetime(1943, 6, 1) + relativedelta(days=1) # 10
2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AI
Prompt工程
良好的评估是：代表真实世界的使用情况（或至少是多样化的）包含许多测试案例，以增加统计功效（请参阅下表的指南）易于自动化或重复待检测的差异95% 置信水平所需的样本量30% 约 10 10% 约 100 3% 约 1,000 1% 约 10,000
66310编辑于 2024-05-09 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
liberation within its aims, because they believe that men are also harmed by traditional gender roles.[10
38120编辑于 2023-10-22 - 来自专栏微言码道
高效的ChatGPT Prompt (三) 持续优化Prompt
当然, 参考下这些好的Prompt是非常有价值的. 但写出好的Prompt的一个关键的方式不在于去抄那些好的Prompts, 而是自己持续去改进微调你的Prompts. 根据你的期望,提出一个Prompt, 向ChatGPT提问 获得ChatGPT的响应,比对结果与你的期望的差距, 调整Prompt,弥补ChatGPT忽略的地方 再次获得ChatGPT的响应,检查是否满足你的需求 这才是好的Prompt的生成的最佳方式. 不存在一个放之四海皆标准的好Prompt, 你需要持续的与ChatGPT互动,去微调你的Prompt,才有可能让它更满足你的需求. 这篇文章是我从我过往的文章中随便选出来的 -- JMeter与LoadRunner的简要对比 第一版Prompt 我希望ChatGPT帮助我总结这篇文章说了什么, 所以我的第一版的Prompt是这样的 所以意识到这一点后,我改进了我的Prompt 第二版Prompt 我提供了一段文章,以---开始并结束. --- .... 文章内容过长,忽略.
1K10编辑于 2023-08-31 - 来自专栏三丰SanFeng
字节对齐
对齐的实现： 通常，我们写程序的时候，不需要考虑对齐问题。编译器会替我们选择适合目标平台的对齐策略。当然，我们也可以通知给编译器传递预编译指令而改变对指定数据的对齐方法。 3.结构体或者类的自身对齐值：其成员中自身对齐值最大的那个值。 4.数据成员、结构体和类的有效对齐值：自身对齐值和指定对齐值中小的那个值。 再看数据结构B的自身对齐值为其变量中最大对齐值(这里是b）所以就是4，所以结构体的有效对齐值也是4。根据结构体圆整的要求， 0x0009到0x0000=10字节，（10＋2）％4＝0。 指定对齐值：#progma pack (value)时的指定对齐值value。 结构体或者类的自身对齐值：其成员中自身对齐值最大的那个值。 数据成员、结构体和类的有效对齐值：自身对齐值和指定对齐值中小的那个值。
2.8K50发布于 2018-01-16 - 来自专栏golang分享
内存对齐
每种类型的对齐边值就是它的对齐边界。int16（2），int32（4），内存对齐要求数据存储地址以及占用的字节数都是它对齐边界的倍数。 内存对齐的收益 提高代码平台兼容性 优化数据对内存的使用 避免一些内存不对齐带来的坑 有助于一些源码的阅读 为什么要对齐 列举一些常见的单位 位 bit 计算机内存数据存储的最小单位 字节 byte 接下来是c，它要对齐到4字节。所有成员放好还不算完，内存对齐的第二个要求是结构体整体占用字节数需要是类型对齐边界的整数倍，不够的话要往后扩张。所以要扩充到相当地址23这里。 golangci-lint run –disable-all -E maligned 结论 内存对齐是为了cpu更高效的访问内存中的数据 结构体对齐依赖类型的大小保证和对齐保证 地址对齐保证是: Golang 是否有必要内存对齐？ Go 的内存对齐和指针运算详解和实践
5.2K21编辑于 2023-07-30 - 来自专栏初学C++
内存对齐
内存对齐应用于三种数据类型中：struct、class、union；为什么要内存对齐：提高内存访问效率，减少cpu访问内存次数用sizeof运算符可以得到整个结构体占用内存的大小。 内存对齐：#pragma pack(字节数) 如果用1，那么内存之间就没有空隙了合理使用内存对齐规则，某些节省内存的做法可能毫无意义。 位域：位域定义与结构体定义相仿，其形式为：struct 位域结构名{ 位域列表 }其中位域列表的形式为：type [member_name] : width;图片结构体内存对齐规则：1、首先看有没有 char * a; short b; char arr[20]; } struct A{ int a; long b; stu c; int arr[10 自动补齐，b从4开始，到7结束，然后看c，c中最大是a，4字节，a从下标8开始，到11结束，b从12开始，到13结束，arr从14开始，到33结束，此时stu有26个大小，但是不是4的整数倍，所以内存对齐
86740编辑于 2023-09-02
腾讯云开发者
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