Longformer+TSSP+CSSL模型与ChatGPT3.5在主题分割性能上相比如何？
Longformer+TSSP+CSSL模型与ChatGPT3.5在主题分割性能上相比如何？
【网安AIGC专题11.1】12 CODEIE用于NER和RE：顶刊OpenAI API调用、CodeX比chatgpt更好：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）（下）
structure_converter.py：抽象基类用于定义结构转换器的接口class StructureConverter(object): def structure_to_input(self, input_dict: dict, prompt_part_only: bool = False) -> str: raise NotImplementedErro...
【网安AIGC专题11.1】12 CODEIE用于NER和RE：顶刊OpenAI API调用、CodeX比chatgpt更好：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）（中）
def query_codex:向Codex（AI引擎）发出查询，以获取生成的代码def query_codex(task: dict, prompt_text: str, engine: str, max_tokens: int): prompt = f"{prompt_text} {task['input_prompt']}" response = OpenaiAPIWrap...
【网安AIGC专题11.1】12 CODEIE用于NER和RE：顶刊OpenAI API调用、CodeX比chatgpt更好：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）（上）
写在最前面这次该我汇报啦许愿明天讲的顺利，问的都会课堂讨论讲+提问1个小时但是在讨论的过程中，感觉逐步抽丝挖掘到了核心原理：之前的理解：借助代码-LLM中的编码丰富结构化代码信息最后的理解：如果能设置一个方法，让大模型能对自己输出的有所理解，那么效果会更好。这篇论文是通过代码结构和提示来实现这个的，理论上文字也可以汇报CODEIE：代码生成大模型能更好的进行少样本信息提取这项工作接下来我将从这四....
提升ChatGPT性能的实用指南：Prompt Engineering的艺术
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