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作为高级开发工程师，如果你需要开发一个使用ChatGPT的应用程序并部署到生产环境上，那么在此之前，你需要提前考虑完善各项工作。比如如何做好相应的成本控制、并发性能监控，如何持续评估和迭代机器学习模型，以及数据安全性和合规性等方面。 值得一提的是，Open
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最近在做搜索召回率的提升工作。粮草未动兵马先行！在做之前应该先有一把尺子来衡量召回率的好坏。所以应该先构建测试数据集，然后去做标准化测试。 有了测试机集以后。再去做搜索优化，才能看出来效果。 当然可以选择一些开源的测试集。如果可以的话构建
GPT-3.5是OpenAI开发的一种强大的语言模型，具有广泛的应用潜力和在自然语言处理领域的重要地位。作为OpenAI最新一代的语言模型，GPT-3.5在语言生成和理解方面取得了巨大的进步，引领了自然语言处理领域的发展潮流。 GPT-3.5作为OpenAI的语言模型，在自然语言处理领域有着重要
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资本资产定价模型自从首次被提出以来在金融经济学中一直处于中心地位。 在一系列简化假定条件下，资本资产定价模型表明，任何证券的收益率与该证券 的系统性风险（或者贝塔值）呈线性关系。因此，依据资本资产定价模型横截面 收益率与风险的关系可以表示为： E（
课程标题：ChatGPT Prompt Engineering for Developers (Andrew Ng Isa Fulford) 课程章节： 课程简介(Introduction) 提示工程关键原则 (Guidelines) 提示工程需要迭代(lterative) 总结类应用(Summarizing) 推理类应用(Inferring) 转换类应用(Transforming) 扩展类应用(Expanding) 打造聊天机器人(Chatbot) 课程总结(Concl
今天我学习了DeepLearning.AI的 Prompt Engineering 的在线课程，我想和大家一起分享一下该门课程的一些主要内容。 下面是我们访问大型语言模(LLM)的主要代码： 原则1：写出清晰和具体的说明 ( Write clear and specific instructions ) 原则2：给模型时间“思考” ( Give the model time to “think”
