提示工程：提示设计原则与模式 讲座开场白 大家好！欢迎来到今天的讲座，主题是“提示工程：提示设计原则与模式”。我是你们的讲师 Qwen，今天我们要一起探讨如何设计出高质量的提示（Prompt），帮助你在生成式 AI 应用中获得更好的结果。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，相信今天的分享都会对你有所启发。 提示工程（Prompt Engineering）是一门艺术，也是一门科学。它不仅仅是简单地输入一些文字，而是通过精心设计的提示，引导 AI 模型生成符合你期望的结果。就像给一个聪明的朋友提问题，问题问得好，答案自然也就更准确。 那么，我们该如何设计一个好的提示呢？接下来，我会通过几个关键的设计原则和模式，结合代码示例，带大家一起深入理解提示工程的核心思想。准备好了吗？让我们开始吧！ 1. 简洁明了：少即是多 原则概述 第一条原则是 简洁明了。AI 模型虽然强大，但它们并不擅长处理过于复杂或模糊的提示。因此，我们在设计提示时，应该尽量保持简洁，避免冗长的描述。简短的提示不仅能让模型更容易理解，还能提高生成结果的质量。 实践技巧 避免不必要的背景信息：如果你只需要模型生成一段特定的内容 …
文本生成控制：约束解码与后处理
文本生成控制：约束解码与后处理 ? 欢迎来到今天的讲座！ 大家好，欢迎来到今天的讲座，主题是“文本生成控制：约束解码与后处理”。我是你们的讲师 Qwen，今天我们将一起探讨如何在自然语言生成（NLG）任务中，通过约束解码和后处理技术来提升生成文本的质量。我们会用轻松诙谐的语言，结合一些代码示例和表格，帮助大家更好地理解这些概念。准备好了吗？让我们开始吧！ ? ? 什么是文本生成？ 在进入正题之前，我们先简单回顾一下什么是文本生成。文本生成是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，目标是让机器根据给定的输入或上下文，生成符合语法规则、语义连贯的自然语言文本。常见的应用场景包括： 聊天机器人：与用户进行对话。 自动摘要：从长篇文章中提取关键信息。 机器翻译：将一种语言的文本转换为另一种语言。 内容创作：自动生成新闻、故事等。 虽然文本生成模型（如 Transformer、GPT 系列）已经取得了显著的进步，但它们生成的文本并不总是完美无缺。有时，生成的句子可能不符合预期，甚至出现语法错误或不合逻辑的内容。因此，我们需要引入一些技术手段来“控制”生成过程，确保输出更加准确和符合需求。 ?️ …
文本补全：语言模型与提示工程
语言模型与提示工程：一场轻松愉快的技术讲座 开场白 ? 大家好！欢迎来到今天的讲座，主题是“语言模型与提示工程”。如果你觉得这两个词听起来很高深莫测，别担心，我保证今天的内容会既有趣又易懂。我们不会用太多复杂的数学公式或晦涩的术语来吓唬你，而是通过一些简单的例子和代码片段，帮助你理解这些技术背后的原理。 在接下来的时间里，我们将一起探讨以下几个问题： 什么是语言模型？ 为什么我们需要提示工程？ 如何设计有效的提示？ 实战演练：用Python调用语言模型 准备好了吗？让我们开始吧！? 1. 什么是语言模型？? 1.1 从人类语言到计算机语言 想象一下，你正在和一个外星人交流。这个外星人完全不懂地球上的语言，但你希望通过某种方式让他理解你的意思。你会怎么做？最简单的方法可能是教他一些基本的词汇和语法规则，对吧？ 其实，语言模型的工作原理也差不多。它试图通过大量的文本数据来“学习”人类的语言模式，从而能够生成或理解自然语言。换句话说，语言模型就像是一个超级聪明的外星人，它通过阅读大量的书籍、文章、对话等，逐渐掌握了地球上各种语言的规则和表达方式。 1.2 语言模型的工作原理 语言模型的核心任 …
文本纠错：序列到序列模型与编辑距离
序列到序列模型与编辑距离：一场轻松的技术讲座 开场白 ? 大家好！欢迎来到今天的讲座。今天我们要聊的是两个非常有趣的话题：序列到序列模型（Seq2Seq） 和 编辑距离（Edit Distance）。这两个概念在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译等领域中扮演着重要的角色。不过，别担心，我们不会把这变成一堂枯燥的理论课。相反，我会尽量用轻松诙谐的语言，结合一些代码示例，帮助大家更好地理解这些技术。 如果你是第一次接触这些概念，或者已经有一些基础但想深入了解，那么你来对地方了！让我们开始吧！ 1. 序列到序列模型：从输入到输出的魔法 ✨ 1.1 什么是序列到序列模型？ 想象一下，你有一个魔法盒子。你往盒子里输入一段文字（比如一句话），然后它会吐出另一段文字（比如这句话的翻译）。这个魔法盒子就是序列到序列模型。它的核心思想是：将一个序列作为输入，生成另一个序列作为输出。 在实际应用中，Seq2Seq 模型最常见的用途是机器翻译。例如，你可以输入一句英文，模型会输出对应的法文。除此之外，Seq2Seq 还可以用于文本摘要、对话系统、语音识别等任务。 1.2 Seq2Seq 的工作原理 …
文本翻译：神经机器翻译与注意力机制
神经机器翻译与注意力机制：一场轻松的技术讲座 1. 引言 ? 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是“神经机器翻译”（Neural Machine Translation, NMT）和“注意力机制”（Attention Mechanism）。这两个概念听起来可能有点高大上，但别担心，我会用轻松诙谐的方式带大家走进这个神奇的世界。我们不仅会了解这些技术的原理，还会通过一些代码示例来加深理解。准备好了吗？那我们开始吧！ 2. 传统机器翻译的局限性 ?️ 在深入探讨神经机器翻译之前，先让我们回顾一下传统的机器翻译方法。早期的机器翻译系统主要依赖于基于规则的方法，即通过编写大量的语法规则和词汇表来进行翻译。这种方法虽然在某些情况下有效，但它的局限性也很明显： 难以处理复杂的语言结构：不同语言之间的语法差异巨大，编写规则变得非常复杂。 无法适应新词或俚语：语言是不断变化的，基于规则的系统很难跟上这种变化。 翻译质量不稳定：对于长句子或复杂的句子结构，翻译结果往往不尽如人意。 后来，统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）出现了。SMT通过分析 …
文本摘要：抽取式摘要与生成式摘要
? 抽取式摘要与生成式摘要：一场文本处理的双人舞 引言：文本摘要的“双子星” 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是自然语言处理（NLP）领域中两个非常重要的技术——抽取式摘要和生成式摘要。这两个技术就像是文本处理界的“双子星”，各自有着独特的魅力和应用场景。它们的目标都是从大量的文本中提取出关键信息，但实现方式却截然不同。 在接下来的时间里，我们会像剥洋葱一样，一层一层地揭开它们的神秘面纱。别担心，我会尽量用轻松诙谐的语言，让技术变得通俗易懂。当然，代码和表格也是必不可少的，毕竟我们是程序员，不是吗？? 1. 抽取式摘要：从文本中“摘”出精华 1.1 什么是抽取式摘要？ 想象一下，你有一篇很长的文章，想要快速了解它的主要内容。抽取式摘要就像是一个“剪刀手”，它会从原文中直接“剪下”一些最能代表文章意思的句子，然后把它们拼接在一起，形成一个简短的摘要。这个过程不需要对文本进行重新组织或改写，只是简单地选择和组合。 抽取式摘要的核心思想是：找到那些最重要的句子，直接把它们拿出来。听起来是不是很简单？但实际上，如何定义“最重要”的句子，以及如何有效地挑选这些句子，才是真正的挑战。 1 …
风格迁移：文本风格迁移与图像风格迁移
风格迁移：文本风格迁移与图像风格迁移 欢迎来到“风格迁移”讲座 ? 大家好！欢迎来到今天的讲座，今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——风格迁移。你有没有想过，如果你能把梵高的《星夜》的风格应用到你的自拍照上，或者把莎士比亚的文风应用到你写的短信中，那会是什么样的效果？这就是风格迁移的魅力！ 风格迁移是一种将一种风格（如艺术作品的笔触、颜色、纹理）或语言风格（如古代文学的语言风格）迁移到另一种内容上的技术。它不仅在艺术创作中有广泛应用，还在自然语言处理（NLP）领域中大放异彩。 今天我们将分为两部分来探讨： 图像风格迁移：如何让机器学会“画画”。 文本风格迁移：如何让机器学会“写作”。 一、图像风格迁移：让机器学会“画画” ? 1.1 什么是图像风格迁移？ 简单来说，图像风格迁移就是将一张图片的内容与另一张图片的风格结合起来，生成一张新的图片。比如，你可以把一张风景照的内容和梵高《星夜》的风格结合，生成一幅充满梵高风格的风景画。 这个过程的核心思想是：分离内容和风格。我们希望保留原图的内容（例如物体的位置、形状等），但同时赋予它新的艺术风格（例如颜色、笔触等）。这听起来是不是有点像魔法？但 …
情感分析：情感词典与深度学习模型
情感分析：情感词典与深度学习模型的“双剑合璧” 开场白 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊一聊情感分析这个话题。你有没有想过，计算机是怎么理解人类的情感的？是通过魔法吗？当然不是！其实，情感分析的背后有两种主要的技术手段：情感词典和深度学习模型。它们就像是两个武林高手，各有千秋，但当它们联手时，就能打出一套无敌的组合拳！ 在这次讲座中，我们会用轻松诙谐的语言，带你深入了解这两种技术，并通过代码和表格展示它们的实际应用。准备好了吗？让我们开始吧！? 1. 情感词典：古老的智慧 什么是情感词典？ 情感词典是一种基于规则的方法，它通过预先定义好的词汇表来判断文本的情感倾向。简单来说，就是给每个词打上“正面”、“负面”或“中性”的标签。比如，“快乐”是正面的，“悲伤”是负面的，而“桌子”则是中性的。 想象一下，情感词典就像一本“情感字典”，里面列出了成千上万的词语及其情感极性。当你输入一段文本时，系统会逐个检查这些词，计算出整体的情感倾向。 情感词典的优点 简单易懂：情感词典的逻辑非常直观，容易理解和实现。 速度快：由于是基于规则的，情感词典的处理速度非常快，适合实时应用。 可解释性强： …
多轮对话管理：对话状态跟踪与策略优化
多轮对话管理：对话状态跟踪与策略优化 欢迎来到多轮对话管理的奇妙世界 ? 大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是多轮对话管理中的两个核心问题：对话状态跟踪（DST, Dialogue State Tracking） 和 策略优化（Policy Optimization）。这两者就像是一个多轮对话系统的“大脑”和“神经中枢”，决定了对话的质量和用户体验。 为了让这个话题更有趣，我会尽量用轻松诙谐的语言来解释这些复杂的概念，并且会穿插一些代码示例和表格，帮助大家更好地理解。准备好了吗？让我们开始吧！ 1. 什么是多轮对话？ 首先，我们来简单回顾一下什么是多轮对话。多轮对话是指用户和系统之间进行的多次交互，每次交互都可能涉及不同的信息交换。比如，你去订机票时，可能会先问“从北京到上海的航班有哪些？”然后系统会给你列出几个选项，接着你可能会说“我想订最早的那个”，系统再根据你的选择确认细节，最后完成预订。 在这个过程中，系统需要记住用户的意图、上下文信息，并根据这些信息做出合理的回应。这就是多轮对话的核心挑战：如何在多轮交互中保持对话的连贯性和准确性。 2. 对话状态跟踪（DST） 2. …
自我反思：自回归模型与反馈机制
自我反思：自回归模型与反馈机制 欢迎来到今天的讲座 ? 大家好！欢迎来到今天的讲座，今天我们要聊一聊一个非常有趣的话题——自回归模型与反馈机制。听起来是不是有点高大上？别担心，我会尽量用轻松诙谐的语言，结合一些代码和表格，帮助你理解这些概念。如果你对机器学习或者时间序列分析感兴趣，那么今天的讲座一定会让你有所收获！ 什么是自回归模型？ ? 首先，我们来聊聊自回归模型（AR, Autoregressive Model）。简单来说，自回归模型是一种用于预测未来值的时间序列模型。它假设未来的值取决于过去的一系列值。用数学公式表示就是： [ Xt = c + sum{i=1}^{p} phii X{t-i} + epsilon_t ] 其中： (X_t) 是当前时刻的值。 (c) 是常数项。 (phi_i) 是模型的参数。 (X_{t-i}) 是过去的值。 (epsilon_t) 是误差项。 换句话说，自回归模型认为“历史会重演”，未来的值可以通过过去的数据进行预测。这在很多场景中都非常有用，比如股票价格预测、天气预报等。 自回归模型的实现 ? 让我们用 Python 来实现一个简单的自回归模 …