吴恩达新写的提示工程技巧;ChatGPT推出了数据分析的增强功能;共享ChatGPT服务的解决方案

✨ 1: 提示工程技巧

吴恩达新写的提示工程技巧

  • 写简单、快速的提示:首先,开发者编写一个简单的提示,看看模型的初始输出如何。
  • 迭代优化提示:基于模型输出的不足之处,逐步详细化和优化提示,可能变成长的提示(mega-prompt)。
  • 增加示例:如果详细提示仍不够,开发者可以尝试few-shot或many-shot学习,即在提示中添加几个到数百个示例。
  • 微调模型:如果上述方法仍不足以解决问题,则可以考虑对模型进行微调。
  • 拆分任务:如果以上步骤还是不能解决问题,可以考虑将复杂任务分解成多个子任务,并采用代理工作流(agentic workflow)。

这套流程通过逐步增加提示和示例的复杂性、微调模型、以及任务分解等措施,帮助开发者在不断优化和调整过程中获得更好的模型结果。

地址:https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-249/

✨ 2: Improvements to data analysis in ChatGPT

ChatGPT推出了数据分析的增强功能

在2024年5月16日,ChatGPT推出了数据分析的增强功能,用户可以直接从Google Drive和Microsoft OneDrive上传文件,与表格和图表进行交互,并为演示和文档自定义和下载图表。这些功能将逐步推出到ChatGPT的旗舰模型GPT-4o,适用于ChatGPT Plus,Team和Enterprise用户。ChatGPT通过Python代码分析数据,用户可以实时查看交互式表格、定制图表,并在保障安全和隐私的前提下进行数据分析。

ChatGPT 新增数据分析功能,用户可以直接从谷歌云端硬盘和微软 OneDrive 上传最新文件版本,以及在对话中与表格和图表进行交互。

ChatGPT 可以通过自动生成和运行 Python 代码来分析用户上传的数据文件,包括合并、清洗数据集,创建图表以及发现洞察,极大地简化了数据分析的流程。

用户可以实时处理交互式表格,并自定义下载漂亮的柱状图、折线图、饼图和散点图,从而更方便地进行数据分析和呈现。

地址:https://openai.com/index/improvements-to-data-analysis-in-chatgpt/

✨ 3: ChatGPT Web Share

适用于个人或团队共享 ChatGPT Plus 账号的管理解决方案。

ChatGPT Web Share是一个为个人、组织或团队提供共享ChatGPT(特别是ChatGPT Plus账号)服务的解决方案。通过这一功能,你可以将单一的ChatGPT Plus账号共享给多人使用。ChatGPT Web Share还提供全面的管理和限制功能,以便管理员能够有效地控制和监控用户的使用情况。

地址:https://github.com/chatpire/chatgpt-web-share

✨ 4: ChatOllama

ChatOllama 是支持多种语言模型和知识库的开源聊天机器人。

ChatOllama 是一个基于大型语言模型(LLM)的开源聊天机器人。它支持多种语言模型,包括 Ollama 提供的模型、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Moonshot、Gemini 和 Groq。

地址:https://github.com/sugarforever/chat-ollama

✨ 5: Parts2Whole

一种可控人像生成框架,通过多个参考图像生成定制肖像

Parts2Whole是一个用于生成定制化人物形象的框架,可以将多个参考图片中的不同部分组合成一个完整的人物图像。简单来说,它能够通过一些输入图片,生成在姿势、外貌等方面符合要求的新人物图像。

地址:https://github.com/huanngzh/Parts2Whole

更多AI工具,参考国内AiBard123Github-AiBard123

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