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随着人工智能技术的不断发展,越来越多的应用开始涉及到自然语言处理和大语言模型(LLM)等前沿技术。在这个背景下,我们推出了“Enable”项目,旨在通过这些技术来帮助人们更好地进行职业规划和人生规划。
Enable项目的核心功能是基于大语言模型(LLM)的职业规划和人生规划工具。它可以帮助用户预测未来的可能性,并提供有关如何实现目标的建议和指导。通过借助现有的大模型进行垂直行业微调,我们可以对用户输入的文本进行准确的理解和分析,从而为用户提供更加个性化、精准的服务。
我们认为,通过使用人工智能技术来帮助人们进行职业规划和人生规划,是一项非常有意义的事情。这不仅可以提高人们的工作效率和生活质量,还可以让更多人受益于这些技术,实现自己的职业和人生目标。因此,我们希望能够通过“才途”这个项目,为社会做出一份贡献。
本文将要讨论的内容主要包括我们在“才途”项目中使用Promote的原因和好处,以及如何优化“才途”项目的功能和性能等方面。同时,我们也诚邀对此感兴趣的小伙伴加入我们的开发团队,一起探索人工智能技术的更多可能性。
国外可以用Chat GPT系列,但由于各种限制不太稳定
笔者比较推荐国内使用的是科大讯飞的星火大模型已经百度的文心大模型
讯飞星火大模型和百度文心一言大模型都是基于大规模预训练的语言模型,它们在各种自然语言处理任务上都表现出色。然而,它们的实现方式和架构可能有所不同,因此可能会有不同的性能表现和适用场景。此外,它们的数据集、训练算法和优化策略也可能存在差异,这些因素都会影响其最终的表现和应用效果。
因此,在选择适合自己项目的自然语言处理技术时,需要综合考虑多个因素,包括其性能表现、适用场景、可扩展性、可用资源等。同时,也需要根据自己的实际需求和技术水平来选择合适的工具和技术栈。
基于笔者自己使用下来的感受,建议用户同时使用两款大模型。文心大模型在语言梳理上更加的柔和,不会大篇幅捏造事实,增加一些没有的内容。而讯飞星火大模型则更加直接,能够直接列出几条方案。但是两者都不会直接给你一个决定性的建议,而是给你一些推荐性的方案。这也是笔者团队所推荐的,我们希望真正为人服务,我们只给用户提供方案和实施方案可能导致的结果,但最终的选择权依然在用户手里。
至于其他模型,大家可以使用后反馈给我们,经过测试后,我们会选择更优的模型进行应用。
Prompt是人与大模型交互的重要媒介,对于同一个大模型,给予不同的提示词(Prompt,即用于触发或引导大模型生成内容的输入文本)会生成不同的结果。因此,提示词工程(Prompt Engineering)能力的差异会影响到大语言模型的表现。一个好的Prompt应该能够更好地引导大模型生成准确、有用和相关的输出,从而提高大语言模型的表现。
Prompt是一款基于自然语言处理技术的工具,可以对用户输入的文本进行准确的理解和分析。它的主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。通过这些功能,Prompt可以将用户的文本转换为结构化的数据,从而方便后续的处理和分析。
与传统的自然语言处理工具相比,Prompt具有以下几个特点:
在“Enable”项目中,我们使用了Prompt来支持我们的大语言模型(LLM)技术。具体来说,我们使用Prompt来对用户输入的问题或需求进行预处理操作,以便更好地理解用户的意图。同时,我们还可以利用Prompt的功能来提取文本中的实体信息,以便更好地预测未来的可能性。
总之,Prompt在“Enable”项目中扮演着非常重要的角色。通过使用Prompt,我们可以更好地理解用户的需求,提供更加精准的服务,帮助用户实现自己的职业和人生目标。
我们都知道大语言模型,你告诉他的东西越多,你越能够给到你一些精准的回答
所以我们推荐一个通用公式
大语言模型扮演角色+问题背景+问题描述+你对问题的定义
我们依次来解释
大语言模型扮演的角色:你希望大语言模型扮演什么样的角色,在Enable项目中,我们会把模型自动设置为国际人力资源专家的角色。希望他能够通过这个角色出发,给到用户一些建议。
问题背景:你需要告诉大模型,你为什么会有这个问题,你怎么会想到这个问题?可以从技术、政策、人文、社会等多个维度去思考。
问题描述:描述一下你的问题是什么,你希望大模型解决什么问题?以及最重要的,你希望大模型通过什么方式输出来?是表格?图片?还是其他模态的信息。(当然前提是该模型支持多种模态,所以这里我们建议如果你的输出或者提问中涉及某种模态,最好就能选用支持该种模态的大模型。例如,你需要提取文档中的信息,那你应该选择支持上传文档的大模型)
你对问题的定义:这个算是一个补充的内容,你可以告诉大模型,你对这个有什么看法,就像两个人对话一样,你说你的看法,大模型说他的看法。各抒己见,观点、结论就出来了。
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