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欢迎来到“Awesome ChatGPT Prompts”仓库! 这是一组用于 ChatGPT 模型的提示示例。ChatGPT 模型是由 OpenAI 训练的大型语言模型,能够生成类人文本。 通过向它提供提示,它可以生成继续对话或扩展给定提示的响应。在此存储库中,您将找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。 我们鼓励您将自己的提示添加到列表中,并使用 ChatGPT 生成新提示。要开始使用,只需克隆此存储库并使用 README.md 文件中的提示作为 ChatGPT 的输入。 您还可以使用此文件中的提示作为创建您自己的提示的灵感。我们希望您发现这些提示很有用,并能从使用 ChatGPT 中获得乐趣!
什么是LMQL?LMQL 是一种专门为大型语言模型 (LLM) 设计的查询语言,结合了自然语言提示和 Python 的表现力。它提供约束、调试、检索和控制流等功能,以促进与 LLM 的交互。LMQL的主要特征:约束:为生成的输出指定满足特定条件的条件。调试:分析和理解 LLM 如何生成输出,有助于微调和错误识别。检索:访问常见任务的预建提示,提供方便的起点。控制流:使用 Python 控制流语句来更好地控制生成过程。自动令牌生成和验证:自动生成所需的令牌并根据提供的约束验证生成的序列。支持任意 Python 代码:包括使用 Python 代码的动态提示和文本处理。LMQL的用例::自然语言生成: LMQL 使用户能够通过细粒度控制和约束从 LLM 生成自然语言响应。定制的对话代理:用户可以通过利用 LMQL 的控制流和约束功能,与 LLM 创建类似聊天机器人的交互。任务自动化: LMQL 可用于自动执行特定任务,例如生成装箱单、总结文本或从在线资源中执行简单的数据检索。高级文本处理: LMQL 中对任意 Python 代码的支持允许用户在提示中执行复杂的文本处理任务。 LMQL 是一种功能强大的查询语言,旨在增强与 LLM 的交互,提供一系列提供控制、灵活性和定制的功能。
